[发明专利]基于深度学习的复杂光照条件下人脸识别方法和识别系统在审
| 申请号： | 202010095594.4 | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN111339856A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 庄立运;季仁东;居勇峰 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 常虹 |
| 地址： | 223003 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的复杂光照条件下人脸识别方法和识别系统，其中人脸识别方法将Log‑Gabor滤波器和LBP与深信网络(DBN)相结合构建有效的深层学习网络。首先，对图像进行预处理，有效改善了复杂光照变化对人脸图像的不利影响；其次，利用Log‑Gabor滤波器获得不同尺度和方向的Log‑Gabor特征图像；然后，提取子块图像的LBP特征；最后，形成图像的纹理特征并输入到深层信念网络(DBN)的可视层，通过DBN中的深层学习完成复杂光照条件下图像的分类和识别。该方法可以在复杂光照条件下提取人脸图像深度特征，实现复杂光照条件下图像的分类和识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 复杂 光照 条件 下人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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