作者：周鑫燚; 张军朝; 甘胜江人脸识别局部方向模式卷积神经网络随机森林主动形状模型
摘要：为解决光照、姿态、表情、遮挡等变化引起的人脸识别率下降问题，提出一种融合局部方向模式和卷积神经网络的人脸识别方法。采用主动形状模型定位面部区域的关键点位置，校正面部姿态，去除干扰区域，规范面部图像尺寸；对规范化的面部图像进行局部方向模式变换，降低光照影响；在局部方向模式图像上提取五官部位的局部方向特征，在约简局部方向模式图像上采用卷积神经网络提取全局特征，融合构成多模式人脸特征；采用随机森林方法对特征进行学习和分类，实现人脸识别。在ORL、AR和YALE-B数据集上的人脸识别实验结果表明，提出方法的识别率高，对光照、姿态、表情和遮挡变化的鲁棒性强。
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