基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法_梁淑芬

资 源 简 介

基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法_梁淑芬

详 情 说 明

人脸识别技术近年来取得了显著进展，特别是在非限制条件下的应用场景。梁淑芬的研究结合了传统LBP特征和深度学习方法的优势，提出了一种高效的人脸识别算法。

LBP（局部二值模式）作为一种经典的纹理特征描述子，具有计算简单、对光照变化鲁棒性强的特点。该算法首先利用LBP进行初步的人脸特征提取，这种方法在计算资源有限的情况下仍能保持良好的识别效果。

深度学习方法的引入则解决了传统算法在复杂场景下的局限性。通过深度神经网络，系统能够学习更高层次的人脸特征表示，从而提升在非限制条件下的识别准确率。这种混合架构既保留了传统方法的计算效率，又具备了深度学习处理复杂特征的能力。

该研究特别关注了非限制条件下的人脸识别挑战，包括光照变化、姿态变化、遮挡等因素的影响。通过特征融合的策略，算法在不同条件下都展现出稳定的性能表现。这种结合传统特征和深度学习的方法为人脸识别领域提供了新的思路，特别是在资源受限但要求较高的应用场景中具有重要价值。