深度学习+HOG-CSLBP：提高跨年龄人脸识别精度的新方法

本文主要探讨了一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法，针对人脸识别中的识别精度问题提出了创新性的解决方案。该方法结合了方向梯度直方图（HOG）和中心对称局部二值模式（CSLBPs），这两种特征提取技术能够捕捉人脸图像的结构信息和强度特征。HOG通过计算图像局部区域的梯度方向分布来反映纹理信息，而CSLBPs则关注局部的灰度共生特性，有助于提取稳定的视觉特征。 在特征提取阶段，作者将这两种方法相结合，形成图像融合特征，这些特征包含了丰富的局部细节和整体结构。为了进一步降低维度并保留关键信息，论文采用了二叉树进行特征降维，这有助于减少计算复杂度，同时满足深度信念网络（DBN）对于局部特征的需求，因为DBN原本可能难以处理高维数据。 DBN作为一种深度学习模型，被用来对降维后的特征进行训练和学习。在深度信念网络中，这些特征作为可视层的输入，经过多层非线性变换后，能够在最顶层进行人脸识别的分类任务。这种方法旨在提高跨年龄条件下的识别性能，因为传统方法在年龄跨度大的情况下可能会出现识别困难。 实验结果显示，该算法在人脸识别任务上表现出高精度，相较于其他传统和深度学习方法，其性能具有显著优势。这证明了该算法在解决跨年龄人脸识别问题上的有效性和可行性，有着广阔的应用前景，特别是在需要稳定识别能力的领域，如安全监控、金融支付和远程身份验证等。 本文的核心贡献在于提出了一种结合HOG和CSLBPs特征提取、二叉树降维以及深度信念网络的跨年龄人脸识别算法，旨在提升人脸识别的鲁棒性和准确性，为相关领域的实际应用提供了新的技术手段。