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摘要:
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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文献信息
篇名 基于 PCA-GA-DBNs 的人脸识别算法研究
来源期刊 西北师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 主分量分析法 遗传算法 深度信念网络 人脸识别
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 ?计算机与信息科学?
研究方向 页码范围 43-48,56
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 5483字 语种 中文
DOI 10.16783/j.cnki.nwnuz.2016.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王飞 兰州交通大学电子与信息工程学院 28 84 5.0 8.0
2 伍忠东 兰州交通大学电子与信息工程学院 32 256 6.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
主分量分析法
遗传算法
深度信念网络
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-988X
62-1087/N
大16开
甘肃兰州安宁东路967号
54-53
1942
chi
出版文献量(篇)
3180
总下载数(次)
2
总被引数(次)
17931
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