资料介绍
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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