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針對目前難以提取到適合用于分類的人臉特征以及在非限條件下進行人臉識別準確率低的問題，提出了一種基于深度神經網絡的特征加權融合人臉識別方法（ DLWF）。首先，應用主動形狀模型（ASM）提取出人臉面部的主要特征點，并根據主要特征點對人臉不同器官區域進行采樣；然后，將所得采樣塊分別輸入到對應的深度信念網絡（DBN）中進行訓練，獲得網絡最優參數；最后，利用Softmax回歸求出各個區域的相似度向量，將多區域的相似度向量加權融合得到綜合相似度評分進行人臉識別。經ORL和WFL人臉庫上進行實驗驗證，DLWF算法的識別準確率分別達到97%和88. 76%，與傳統算法主成分分析（PCA）、支持向量機（SVM）、DBN及FIP+線性判別式分析（LDA）相比，無論是限制條件還是非限制條件下，識別率均有提高。實驗結果表明，該算法具有高效的人臉識別能力。
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