一种基于深度玻尔兹曼机的半监督典型相关分析算法

• 作者: 蒋文 齐林
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 典型相关分析 深度玻尔兹曼机 半监督学习 人脸识别
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2016.02.010

摘要

从模式分类的角度出发，针对典型相关分析（canonical correlation analysis，CCA）算法不适应于高层次关联的缺陷，提出了改进算法。将深度学习理论与典型相关分析算法相结合，基于深度玻尔兹曼机理论提出了一种半监督典型相关分析算法。通过深度玻尔兹曼机提取出样本的显层特征与隐层特征，结合已标注样本的监督信息，构造出最有效的鉴别特征。依据 ORL、Yale 和 AR 人脸数据库进行仿真实验，实验结果表明：本文算法与其他的方法相比，具有更好的识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐林	郑州大学信息工程学院	78	806	12.0	26.0
2	蒋文	郑州大学信息工程学院	3	13	2.0	3.0