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極低分辨率圖像本身包含的判別信息少且容易受到噪聲的干擾，在現有的人臉識別算法下識別率較低。為了解決這一問題，提出一種基于圖像超分辨率（SR）極限學習機（ELM）的人臉識別算法。首先，從樣本庫學習耦合的高低分辨率圖像稀疏表達字典，利用高低分辨率表達系數的流形一致性重建高分辨率圖像；其次，在超分辨率重建的高分辨率（HR）圖像上構建ELM模型，訓練獲得前向神經網絡的連接權值；最后，通過ELM預測輸入極低人臉圖像的類別屬性。實驗結果表明，針對于重建后的極低分辨率人臉圖片，與協同表示的分類（ CRC）人臉識別算法相比，所提算法將識別率分別提升了2%；同時也大幅度縮短了識別的時間。結果表明所提算法能夠有效解決極低分辨率圖片判決信息不足的問題，具有較好的識別能力。
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