公开(公告)号：CN109948589B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN201910254710.X

申请日：2019-03-31

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  何爱媛 ,  焦李成 ,  孙振翔 ,  叶伟良 ,  李玲玲 ,  马文萍 ,  尚荣华

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提出了一种基于量子深度信念网络的人脸表情识别方法，旨在提高人脸表情识别的精度和效率，实现步骤为：获取训练集R和测试集T；设定迭代参数；对当前稀疏受限玻尔兹曼机的参数进行初始优化；基于多目标优化算法，并通过量子染色体，以并行的方式对初始优化后的隐单元的偏置b进行优化；对偏置b进行更新；对量子深度信念网络进行初始化；对初始化后的量子深度信念网络参数进行微调；获取人脸表情识别结果。本发明在深度信念网络中引入量子机制编码染色体，更有效地提取人脸表情特征，提高了识别精度，同时优化稀疏受限玻尔兹曼机隐单元的偏置时采用并行方式，提高了训练的时间效率。

公开(公告)号：CN109948589A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910254710.X

申请日：2019-03-31

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李阳阳 ,  何爱媛 ,  焦李成 ,  孙振翔 ,  叶伟良 ,  李玲玲 ,  马文萍 ,  尚荣华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明提出了一种基于量子深度信念网络的人脸表情识别方法，旨在提高人脸表情识别的精度和效率，实现步骤为：获取训练集R和测试集T；设定迭代参数；对当前稀疏受限玻尔兹曼机的参数进行初始优化；基于多目标优化算法，并通过量子染色体，以并行的方式对初始优化后的隐单元的偏置b进行优化；对偏置b进行更新；对量子深度信念网络进行初始化；对初始化后的量子深度信念网络参数进行微调；获取人脸表情识别结果。本发明在深度信念网络中引入量子机制编码染色体，更有效地提取人脸表情特征，提高了识别精度，同时优化稀疏受限玻尔兹曼机隐单元的偏置时采用并行方式，提高了训练的时间效率。