基于 PCA-GA-DBNs 的人脸识别算法研究

• 作者: 伍忠东 王飞
• 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?
• 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

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。

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