10、人脸多角度姿态与光照识别及农产品冷室相变材料实验分析

人脸多角度姿态与光照识别及农产品冷室相变材料实验分析

人脸多角度姿态与光照识别实验

在人脸多角度姿态与光照识别的研究中，采用了一种结合局部二值模式（LBP）和卷积神经网络（CNN）的方法，即LBP - CNN，其计算速度和统计性能相较于以图像为输入的CNN人脸识方法更优。

1. 实验设置
   • 硬件与软件 ：使用3.2 GHz Pentium Core i5处理器和MATLAB 7.2版本进行实验。
   • 数据集 ：采用YouTube视频人脸数据库（YTF），使用四折数据集，每个数据集包含10张图像，所有图像均来自YTF人脸集。
2. 实验结果
   • 识别准确率 ：实验获得了96.00%的结果，平均准确率为92.3%，具体统计指标如下表所示：
     | 统计指标 | 数据集1 | 数据集2 | 数据集3 | 数据集4 | 平均 |
     | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
     | 召回率 | 96.00 | 94.00 | 92.00 | 88.00 | 91.5 |
     | 精确率 | 96.00 | 94.00 | 92.16 | 88.00 | 91.6 |
     | 准确率 | 96.00 | 94.00 | 93.00 | 88.00 | 92.75 |
   • 计