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傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在建模過程中由于數(shù)據(jù)樣本量不足容易岀現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，且對隨機數(shù)據(jù)泛化能力較差。為此，設(shè)計一種結(jié)合改進 Fisher判別準則與GRⅤ模塊的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ FDCNN）。使用CNN學習從輸入圖像到多維歐式空間的映射關(guān)系，采用基于改進 Fisher判別準則的損失函數(shù)進行網(wǎng)絡(luò)模型訓練并將人臉樣本數(shù)據(jù)投影到低維空間，保證類內(nèi)離散度盡量小的同時類間離散度盡量大以達到最佳人臉分類效果。引入融合Googlenet、 Res net和 Vggnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點的GRⅤ模塊，提高CNN網(wǎng)絡(luò)表達能力并降低網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜度。實驗結(jié)果表明，當訓練樣本數(shù)量為840時， FDCNN模型在CBCL數(shù)據(jù)集上的識別率為93.4%，相比傳統(tǒng)CNN模型、基于改進 Fisher判別準則的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等網(wǎng)絡(luò)模型識別率更高且泛化能力更好。
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