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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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