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摘要
針對(duì)人臉圖片數(shù)量多、容易受噪聲干擾,致使人臉識(shí)別的識(shí)別速度慢、準(zhǔn)確率低的問(wèn)題,提出一種基于 局部線(xiàn)性嵌入極限學(xué)習(xí)機(jī)的人臉識(shí)別方法———LLE-ELM算法。利用局部線(xiàn)性嵌入(LLE)算法對(duì)人臉數(shù)據(jù)提取特 征,最大限度保留原數(shù)據(jù)的特征結(jié)構(gòu),減少數(shù)據(jù)量,降低計(jì)算復(fù)雜;采用極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法對(duì)提取特征后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi);實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別,輸出識(shí)別準(zhǔn)確率和時(shí)長(zhǎng)。通過(guò)在 ORL 數(shù)據(jù)庫(kù)、Yale 數(shù)據(jù)庫(kù)、AR 人臉庫(kù)和 CASIA- WEBFACE 人臉庫(kù)上的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明:與 PCA、SVM、CNN 算法對(duì)比,該算法具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和較快的識(shí)別 速度。
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