一种基于深度玻尔兹曼机的半监督典型相关分析算法

摘要

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。