A Fusion Face Recognition Approach Based on 7-Layer Deep Learning Neural Network
المؤلفون المشاركون
Liu, Jianzheng
Fang, Chunlin
Wu, Chao
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a method for recognizing human faces with facial expression.
In the proposed approach, a motion history image (MHI) is employed to get the features in an expressive face.
The face can be seen as a kind of physiological characteristic of a human and the expressions are behavioral characteristics.
We fused the 2D images of a face and MHIs which were generated from the same face’s image sequences with expression.
Then the fusion features were used to feed a 7-layer deep learning neural network.
The previous 6 layers of the whole network can be seen as an autoencoder network which can reduce the dimension of the fusion features.
The last layer of the network can be seen as a softmax regression; we used it to get the identification decision.
Experimental results demonstrated that our proposed method performs favorably against several state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Jianzheng& Fang, Chunlin& Wu, Chao. 2016. A Fusion Face Recognition Approach Based on 7-Layer Deep Learning Neural Network. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108491
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Jianzheng…[et al.]. A Fusion Face Recognition Approach Based on 7-Layer Deep Learning Neural Network. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108491
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Jianzheng& Fang, Chunlin& Wu, Chao. A Fusion Face Recognition Approach Based on 7-Layer Deep Learning Neural Network. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108491
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1108491
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر