基于深度信念網(wǎng)絡的人臉識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著我們周邊生活信息化，自動化的不斷加深，監(jiān)控攝像頭已經(jīng)變得隨處可見，有些地方還出現(xiàn)了基于指紋和人臉識別的門禁系統(tǒng)。在這些系統(tǒng)中人臉識別技術都有重要的應用，人臉識別是生物特征識別的一個重要部分，是一門涵蓋了計算機，圖像處理，信號處理，模式識別，心理學等多種學科的技術。雖然人臉識別的研究以有很長的歷史但仍有極高的研究價值。
　　深度信念網(wǎng)絡(Deep Belief Network，簡稱DBN)和對比散度算法由學者GeoffreyHi

2、nton在2006年提出。這開啟了深度學習的新時代，在現(xiàn)在深度學習與大數(shù)據(jù)相結合給人們設計出真正的人工智能指出了一條可能的道路。人臉是一個復雜系統(tǒng)，淺層學習在面對復雜系統(tǒng)時會出現(xiàn)數(shù)據(jù)過擬合等問題，而采用多層網(wǎng)絡結構可以有效提升識別效果，本文采用深度信念網(wǎng)絡。
　　本文研究的主要內容如下。
　　1，利用深度信念網(wǎng)絡和對比散度算法設計和訓練人臉識別系統(tǒng)，實驗表明基于深度信念網(wǎng)絡的人臉識別系統(tǒng)能夠有效地完成分類任務。
　　2

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