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發(fā)視頻如何使用極端學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行人臉特征深度稀疏自編碼的詳細(xì)方法概述
2018-11-27 |
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資料介紹
針對(duì)輸入人臉特征的不準(zhǔn)確性導(dǎo)致識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率不高的問(wèn)題，提出了一種有效的基于極端學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的人臉特征深度稀疏自編碼（DSAE）方法。首先，利用截?cái)嗍胶朔稊?shù)構(gòu)造損失函數(shù)，通過(guò)最小化損失函數(shù)提取人臉圖像的稀疏特征;其次，利用極端學(xué)習(xí)機(jī)自編碼器（ ELM-AE）模型進(jìn)行人臉特征的自編碼，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)維度的降低以及噪聲過(guò)濾;最后，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)極小化得到最優(yōu)的深度結(jié)構(gòu)。在ORL、IMM、Yale和UMIST人臉數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DSAE方法對(duì)高維人臉圖像的識(shí)別率明顯優(yōu)于極端學(xué)習(xí)機(jī)、隨機(jī)森林（RF）等算法，且具有良好的泛化性能。
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