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特征表示是人臉識(shí)別的關(guān)鍵問(wèn)題，由于人臉圖像在拍攝過(guò)程中受光照、遮擋、姿勢(shì)等因素的影響，如何提取魯棒的圖像特征成了研究的重點(diǎn)。受卷積網(wǎng)絡(luò)框架的啟發(fā)，結(jié)合K-means算法在卷積濾波器學(xué)習(xí)中所具有的效果穩(wěn)定、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，提出了一種簡(jiǎn)單有效的人臉識(shí)別方法，主要包含三個(gè)部分：卷積濾波器學(xué)習(xí)、非線性處理和空間平均值池化。具體而言，首先在訓(xùn)練圖像中提取局部圖像塊，預(yù)處理后，使用K-means算法快速學(xué)習(xí)濾波器，每個(gè)濾波器與圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算；然后通過(guò)雙曲正切函數(shù)對(duì)卷積圖像進(jìn)行非線性變換；最后利用空間平均值池化對(duì)圖像特征進(jìn)行去噪和降維。分類(lèi)階段僅采用簡(jiǎn)單的線性回歸分類(lèi)器。在AR和ExtendedYaleB數(shù)據(jù)集上的評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法雖然簡(jiǎn)單卻非常有效，而且對(duì)光照和遮擋表現(xiàn)出了強(qiáng)魯棒性。
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