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基于浅层BP网络的模式识别在诸多领域有着广泛的应用,但对于稀疏高维度的数据,在网络模型训练时计算量大、参数繁多、训练慢、准确率低.提出了一种基于稀疏自动编码器(Sparse auto-Encoder,SAE)和浅层BP网络相结合的人脸识别模型.在深度SAE模型中,通过设置隐藏节点数少于输入输出节点数方法,自动学习样本的多种特征表示,来实现数据的降维和去稀疏性,将该方法产生的特征表示作为输入新样本数据,用于BP网络模型进行图像识别.通过人脸识别实验表明,第一通过SAE模型得到的特征表示进行人脸识别是可