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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>使用局部線性嵌入極限學(xué)習(xí)機(jī)的人臉識別方法

      使用局部線性嵌入極限學(xué)習(xí)機(jī)的人臉識別方法

      2023-07-20 | pdf | 1.31 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　摘要

      　　針對人臉圖片數(shù)量多、容易受噪聲干擾，致使人臉識別的識別速度慢、準(zhǔn)確率低的問題，提出一種基于 局部線性嵌入極限學(xué)習(xí)機(jī)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(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）算法對提取特征后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；實(shí)現(xiàn)人臉識別，輸出識別準(zhǔn)確率和時長。通過在 ＯＲＬ 數(shù)據(jù)庫、Ｙａｌｅ 數(shù)據(jù)庫、ＡＲ 人臉庫和 ＣＡＳＩＡ- ＷＥＢＦＡＣＥ 人臉庫上的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明：與 ＰＣＡ、ＳＶＭ、ＣＮＮ 算法對比，該算法具有較高的識別準(zhǔn)確率和較快的識別 速度。

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