一种基于深度玻尔兹曼机的半监督典型相关分析算法
蒋文
齐林
1.郑州大学 信息工程学院,河南 郑州,4500012.郑州大学 信息工程学院,河南 郑州,450001
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。
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
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61210005)国家自然科学基金(61331021)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 47-51 )