一种基于深度玻尔兹曼机的半监督典型相关分析算法 (2016年)

从模式分类的角度出发,针对典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)算法不适应于高层次关联的缺陷,提出了改进算法。将深度学习理论与典型相关分析算法相结合,基于深度玻尔兹曼机理论提出了一种半监督典型相关分析算法。通过深度玻尔兹曼机提取出样本的显层特征与隐层特征,结合已标注样本的监督信息,构造出最有效的鉴别特征。依据 ORL、Yale和 AR人脸数据库进行仿真实验,实验结果表明:本文算法与其他的方法相比,具有更好的识别效果。