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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>如何使用極端學習機進行人臉特征深度稀疏自編碼的詳細方法概述

如何使用極端學習機進行人臉特征深度稀疏自編碼的詳細方法概述

2018-11-27 | rar | 0.98 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對輸入人臉特征的不準確性導致識別系統識別率不高的問題,提出了一種有效的基于極端學習機(ELM)的人臉特征深度稀疏自編碼(DSAE)方法。首先,利用截斷式核范數構造損失函數,通過最小化損失函數提取人臉圖像的稀疏特征;其次,利用極端學習機自編碼器( ELM-AE)模型進行人臉特征的自編碼,實現數據維度的降低以及噪聲過濾;最后,通過經驗風險極小化得到最優的深度結構。在ORL、IMM、Yale和UMIST人臉數據集上的實驗結果表明,DSAE方法對高維人臉圖像的識別率明顯優于極端學習機、隨機森林(RF)等算法,且具有良好的泛化性能。

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