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可用于人脸识别的反馈型二元神经网络   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
赵杰煜 《软件学报》2001,12(8):1128-1139
提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络,并将其用于解决复杂的人脸识别问题.该模型采用随机型加权联接,神经元为简单的非线性处理单元.理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布,当网络中神经元个数较多时,平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs分布,网络模型与马尔可夫随机场之间存在密切关系.在设计了一种新型模拟退火和渐进式Boltzmann学习算法后,系统被成功地应用于难度较大的静态和动态人像识别,实验结果证实了系统的可行性和高效率.  相似文献
2.
复杂运动目标的学习与识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对复杂运动目标识别问题,提出了一个基于反馈型随机神经网络的运动认脸与物体的自动识别系统,该系统具有强大学习能力,运动目标检测与识别快速准确等特点,在对该的核心-反馈型二元网络进行深入分析的基础上,提出了一种适合于该神经网络模型的高效渐进式Boltzmann学习算法,实验结果表明,该识别系统性能优异,在几个方面超过了eTrue公司的TrueFace人脸识别系统。  相似文献
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