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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
顼改燕 徐华 翟忠武 葛庆平
计算机应用
2010, 30 (2):
430-432.
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。
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