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針對復(fù)雜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在中小型人臉數(shù)據(jù)庫中的識別結(jié)果容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，提出一種基于改進(jìn)CNN網(wǎng)絡(luò)與集成學(xué)習(xí)的人臉識別算法。改進(jìn)CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)合平面網(wǎng)絡(luò)和殘差網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，采用平均池化層代替全連接層，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單且可移植性強(qiáng)。在改進(jìn)CNN網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，利用基于投票法的集成學(xué)習(xí)策略將所有個體學(xué)習(xí)器結(jié)果凸組合為最終結(jié)果，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的人臉識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在 Color Feret、AR和ORL人臉數(shù)據(jù)庫上的識別準(zhǔn)確率分別達(dá)到98.8%、99.67%和100%，并且具有較快的收斂速度。
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