《表1 不同模型下的识别效果》

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《基于改进的局部三值模式和深度置信网络的人脸识别算法》

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将获取得到的直方图作为深度置信网络DBN的输入，而不是直接将图片的像素作为输入，这样可以更好的获取人脸的纹理特征，并将人脸中更加详细的纹理传输给DBN，用DBN开始训练，先给DBN的可视层，然后RBM不断训练，再用BP进行反向传播去微调整个网络，神经网络中参数的更新用的是fmincg函数。识别效果对比实验见表1，选用的模型50-100-40为最佳。实验表明，当学习率为0.003，迭代次数为15时，获得的准确率达到99.85%，准确率比文献[13]在ORL人脸库中的识别率高1%左右。