Current position: Home >> Scientific Research >> Paper Publications

基于深度学习与融入梯度信息的人脸姿态分类检测

Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2016-09-15

Journal: 数据采集与处理

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、Scopus

Volume: 31

Issue: 5

Page Number: 941-948

ISSN: 1004-9037

Key Words: 人脸姿态分类;深度学习;受限玻尔兹曼机

Abstract: 针对人脸姿态分类问题,本文提出了一种基于深度学习与融入梯度信息的人脸姿态分类学习方法。首先提取人脸姿态图像灰度与灰度差组合特征,然后通过三层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltz-mann machines,RBM)对大量样本的特征进行融合训练学习,提取反映人脸姿态内涵的深度学习特征。最后通过Softmax分类器建立深度学习特征与人脸姿态标签的对应关系。在对 CAS-PEAL-R1人脸数据库进行学习和分类检测中,获得普遍高于95%的分类精度。

Prev One:组件匹配与融合的三维形状建模研究

Next One:Fast image retargeting based on strip dividing and resizing