【摘 要】
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深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)在人脸识别、图像分类和目标检测领域已取得较好效果,并得到广泛应用;但是,在人脸美丽预测中却存在拟合效果欠佳、
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61771347,61072127,61372193);广东省特色创新类资助项目(2015KTSCX145);广东省自然科学基金项目(S2013010013311)
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深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)在人脸识别、图像分类和目标检测领域已取得较好效果,并得到广泛应用;但是,在人脸美丽预测中却存在拟合效果欠佳、网络训练难度大等问题。深度PCANet模型,将深度主元分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)作为特征提取器;采用无监督预训练提取网络参数,具有网络训练时间短、图像特征提取快等特点,能有效避免DCNN存在的问题。为此,本文将深度PCANet引入人脸美丽
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