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針對復雜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在中小型人臉數(shù)據(jù)庫中的識別結果容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，提出一種基于改進CNN網(wǎng)絡與集成學習的人臉識別算法。改進CNN網(wǎng)絡結合平面網(wǎng)絡和殘差網(wǎng)絡的特點，采用平均池化層代替全連接層，使得網(wǎng)絡結構簡單且可移植性強。在改進CNN網(wǎng)絡的基礎上，利用基于投票法的集成學習策略將所有個體學習器結果凸組合為最終結果，實現(xiàn)更準確的人臉識別。實驗結果表明，該算法在 Color Feret、AR和ORL人臉數(shù)據(jù)庫上的識別準確率分別達到98.8%、99.67%和100%，并且具有較快的收斂速度。
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