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使用局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.31 MB | 2023-07-20

香香技术员

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　　摘要

　　针对人脸图片数量多、容易受噪声干扰，致使人脸识别的识别速度慢、准确率低的问题，提出一种基于 局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法———ＬＬＥ-ＥＬＭ算法。利用局部线性嵌入（LLE）算法对人脸数据提取特 征，最大限度保留原数据的特征结构，减少数据量，降低计算复杂；采用极限学习机（ＥＬＭ）算法对提取特征后的数据进行分类；实现人脸识别，输出识别准确率和时长。通过在 ＯＲＬ 数据库、Ｙａｌｅ 数据库、ＡＲ 人脸库和 ＣＡＳＩＡ- ＷＥＢＦＡＣＥ 人脸库上的数值实验表明：与 ＰＣＡ、ＳＶＭ、ＣＮＮ 算法对比，该算法具有较高的识别准确率和较快的识别 速度。

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