公开(公告)号：CN101021900A

公开(公告)日：2007-08-22

申请号：CN200710038076.3

申请日：2007-03-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杨杰 ,  杜春华 ,  张田昊 ,  署光 ,  杨晓超

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种图像识别技术领域的利用降维方法进行人脸姿态估计的方法，具体包括如下步骤：(1)对不同姿态的人脸图像训练样本进行预处理操作；(2)对预处理后的数据进行PCA处理；(3)初始化受限玻尔兹曼机神经网络；(4)用PCA处理后的数据预训练受限玻尔兹曼机神经网络；(5)调整受限玻尔兹曼机神经网络参数；(6)对新的人脸图像进行姿态识别；本发明于现有技术相比错误率进一步降低，同时由于其数据的维数经过PCA处理后大大降维，后续的网络中每一层的节点数也随之减少，不仅减少了训练时间，同时测试速度也大为提高。

公开(公告)号：CN100492399C

公开(公告)日：2009-05-27

申请号：CN200710038076.3

申请日：2007-03-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 杨杰 ,  杜春华 ,  张田昊 ,  署光 ,  杨晓超

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种图像识别技术领域的利用降维方法进行人脸姿态估计的方法，具体包括如下步骤：(1)对不同姿态的人脸图像训练样本进行预处理操作；(2)对预处理后的数据进行主成分分析处理；(3)初始化受限玻尔兹曼机神经网络；(4)用主成分分析处理后的数据预训练受限玻尔兹曼机神经网络；(5)调整受限玻尔兹曼机神经网络参数；(6)对新的人脸图像进行姿态识别；本发明与现有技术相比错误率进一步降低，同时由于其数据的维数经过主成分分析处理后大大降维，后续的网络中每一层的节点数也随之减少，不仅减少了训练时间，同时测试速度也大为提高。