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题名基于二进制多层GELM的异质人脸识别模型
被引量：1
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作者
罗丽红
刘春晓
柯灵
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机构
重庆邮电大学移通学院
重庆电讯职业学院计算机与传媒系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第23期38-43,共6页
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基金
基于云平台的智慧教育教学模式改革探讨实践~~
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文摘
为提高异质人脸识别模型精度,提出一种基于二进制多层Gabor极限学习机(GELM)的异质人脸识别模型方法。首先,提出一种新的基于像素加权的随机加权Gabor特征提取方案,将局部几何输入图像子块传播到隐藏节点,并将提取的Gabor特征嵌入隐藏层中,利用一组Gabor核随机加权求和,实现对传播像素的非线性激活函数的卷积运算;然后,利用类似于极限学习机方式对输出层采用线性加权方法进行估计。最后,利用BERC VIS-TIR数据库和CASIA NIR-VIS 2.0数据库对所提算法的异质人脸识别方法性能进行验证,实验结果显示该算法识别精度高、CPU计算时间短。
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关键词
异质人脸识别
Gabor特征提取
性能验证
极限学习机
识别模型
GABOR滤波
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Keywords
heterogeneous face recognition
Gabor feature extraction
performance verification
extreme learning machine
recognition model
Gabor filtering
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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