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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(shí)別方法———ＬＬＥ-ＥＬＭ算法。利用局部線性嵌入（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；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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