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傳統卷積神經網絡（CNN）在建模過程中由于數據樣本量不足容易岀現過擬合現象，且對隨機數據泛化能力較差。為此，設計一種結合改進 Fisher判別準則與GRⅤ模塊的卷積神經網絡（ FDCNN）。使用CNN學習從輸入圖像到多維歐式空間的映射關系，采用基于改進 Fisher判別準則的損失函數進行網絡模型訓練并將人臉樣本數據投影到低維空間，保證類內離散度盡量小的同時類間離散度盡量大以達到最佳人臉分類效果。引入融合Googlenet、 Res net和 Vggnet網絡結構特點的GRⅤ模塊，提高CNN網絡表達能力并降低網絡模型復雜度。實驗結果表明，當訓練樣本數量為840時， FDCNN模型在CBCL數據集上的識別率為93.4%，相比傳統CNN模型、基于改進 Fisher判別準則的全連接神經網絡模型等網絡模型識別率更高且泛化能力更好。
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