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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>使用局部線性嵌入極限學習機的人臉識別方法

使用局部線性嵌入極限學習機的人臉識別方法

2023-07-20 | pdf | 1.31 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  摘要

  針對人臉圖片數量多、容易受噪聲干擾,致使人臉識別的識別速度慢、準確率低的問題,提出一種基于 局部線性嵌入極限學習機的人臉識別方法———LLE-ELM算法。利用局部線性嵌入(LLE)算法對人臉數據提取特 征,最大限度保留原數據的特征結構,減少數據量,降低計算復雜;采用極限學習機(ELM)算法對提取特征后的數據進行分類;實現人臉識別,輸出識別準確率和時長。通過在 ORL 數據庫、Yale 數據庫、AR 人臉庫和 CASIA- WEBFACE 人臉庫上的數值實驗表明:與 PCA、SVM、CNN 算法對比,該算法具有較高的識別準確率和較快的識別 速度。

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