基于融合单演二值编码和深度信念网络的人脸识别

提出一种将融合单演二值编码(MBC)和深度信念网络(DBN)相结合的人脸识别算法,首先利用MBC算法编码图像的幅值、方向和相位信息,得到MBCF人脸特征;然后通过训练四层DBN网络进行模式识别;该算法在ORL人脸数据库上取得了99.17%的高识别率.

融合单演二值编码的人脸表情识别算法

为提高人脸表情识别算法的识别率和鲁棒性,本文提出一种融合单演二值编码的人脸表情识别算法.该算法运用单演信号分析提取多尺度单演振幅、相位和方向三个正交互补的分量,使用单演二值编码对该三种分量的每个尺度进行编码及划分为多个矩形块子区域,并采用分块Fisher线性判别对其降维并提高识别率.实验结果表明:所提算法比传统人脸表情识别算法具有更高的识别率.此外,遮挡对比实验证明了所提算法比传统算法有更好的鲁棒性.