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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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征加權(quán)融合人臉識別方法（ DLWF）。首先，應(yīng)用主動形狀模型（ASM）提取出人臉面部的主要特征點，并根據(jù)主要特征點對人臉不同器官區(qū)域進行采樣；然后，將所得采樣塊分別輸入到對應(yīng)的深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）中進行訓練，獲得網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)參數(shù)；最后，利用Softmax回歸求出各個區(qū)域的相似度向量，將多區(qū)域的相似度向量加權(quán)融合得到綜合相似度評分進行人臉識別。經(jīng)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(tǒng)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(jié)果表明，該算法具有高效的人臉識別能力。
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