动作识别中基于深度神经网络和GA合并算法的分类决策方法
Classification decision method based on depth neural network and GA merging algorithm in motion recognition
1. 佛山职业技术学院, 广东 佛山 528137
2. 华南理工大学, 广州 510641
摘要
针对人体动作识别中传统方法在分类决策方面存在的问题和缺陷，提出了一种新颖的基于深度神经网络（DNN）和遗传算法（GA）合并算法的非线性分类决策方法。首先提出的合并算法在整个训练集合上对特征提取器进行组合，进而组合成不同的两个独立网络，再利用DNN对两个独立网络进行初始化，进一步利用GA对两个网络进行合并；然后将网络的偏差和权重表示为每层网络间的一个矩阵；最后利用DNN对网络的偏差和权重进行训练，并在合并过程中将矩阵中的每一行当做一个染色体。实验采用了标准MNIST数据集对提出算法的性能进行评估。评估结果显示实验过程中的交叉和突变操作增加了神经元节点，提高了识别性能，并且弱化了不相关和相关神经元节点。因此，提出算法的错误率更低，网络性能更优异。
基金项目
国家自然科学基金面上资助项目(71371077)
佛山市科技计划资助项目(2015AB004241)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0120
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2232-2236
文章编号: 1001-3695(2019)07-066-2232-05
发布历史
[2019-07-05] 印刷出版
引用本文
赵雪章, 席运江, 黄雄波. 动作识别中基于深度神经网络和GA合并算法的分类决策方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (7): 2232-2236. (Zhao Xuezhang, Xi Yunjiang, Huang Xiongbo. Classification decision method based on depth neural network and GA merging algorithm in motion recognition [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (7): 2232-2236. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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