【摘 要】
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针对人脸图像数据量大和DBNs初始化权值具有指向性以及非凸目标函数易陷入局部最优的问题,提出将主分量分析(PCA)、遗传算法(GA)、深度信念网络(DBNs)相结合的新算法,并将其
【基金项目】
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甘肃省科技支撑计划资助项目(1204FKCA025);甘肃省高校基本科研业务费资助项目(1213056)
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针对人脸图像数据量大和DBNs初始化权值具有指向性以及非凸目标函数易陷入局部最优的问题,提出将主分量分析(PCA)、遗传算法(GA)、深度信念网络(DBNs)相结合的新算法,并将其应用在人脸识别中.首先通过PCA对人脸图像进行处理,以减小人脸图像的数据量,然后利用GA算法对DBNs进行逐层预训练以优化其网络权值,再利用BP算法对DBNs进行微调并构造分类器.以ORL数据库为实验数据通过与其他经典人脸识别算法的比较得出,该算法不仅可以减少人脸图像数据量,而且可以克服初始权值的指向性和局部最优问题,更重要的是可以提高识别精度和识别速度.
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