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基于Gabor滤波器和BP神经网络的人脸皮肤皱纹区域自动识别 被引量：6
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作者 顼改燕 徐华 +1 位作者 翟忠武 葛庆平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第2期430-432,共3页
由于色斑和毛孔等强噪声的干扰,人脸皱纹识别特别是对面部细纹理的识别受到了严重影响。针对上述问题提出了一种基于Gabor滤波器和BP神经网络相结合的人脸皱纹识别算法。通过训练好的BP神经网络人脸皮肤图像首先识别是否存在皱纹,再分... 由于色斑和毛孔等强噪声的干扰,人脸皱纹识别特别是对面部细纹理的识别受到了严重影响。针对上述问题提出了一种基于Gabor滤波器和BP神经网络相结合的人脸皱纹识别算法。通过训练好的BP神经网络人脸皮肤图像首先识别是否存在皱纹,再分别自动标注存在皱纹的区域。本算法首先基于不同年龄的多幅人脸照片创建皱纹样本库,采用样本库训练神经BP网络。其次分别选取含皱纹和不含皱纹的图片,然后用Gabor滤波器组计算出图片的频谱特征,将它们作为训练样本,训练得到用于识别的BP神经网络。大量测试结果表明,本算法能够消除或减少色斑、毛孔等噪声的干扰,对有皱纹区域和无皱纹区域的识别率可达到85%以上。 展开更多
关键词 GABOR变换 BP神经网络 纹理分析 皱纹识别 模式识别
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