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基于极端学习机的人脸特征深度稀疏自编码方法
被引量：
1
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作者
张欢欢
洪敏
袁玉波
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第11期3193-3198,共6页
针对输入人脸特征的不准确性导致识别系统识别率不高的问题,提出了一种有效的基于极端学习机(ELM)的人脸特征深度稀疏自编码(DSAE)方法。首先,利用截断式核范数构造损失函数,通过最小化损失函数提取人脸图像的稀疏特征;其次,利用极端学...
针对输入人脸特征的不准确性导致识别系统识别率不高的问题,提出了一种有效的基于极端学习机(ELM)的人脸特征深度稀疏自编码(DSAE)方法。首先,利用截断式核范数构造损失函数,通过最小化损失函数提取人脸图像的稀疏特征;其次,利用极端学习机自编码器(ELM-AE)模型进行人脸特征的自编码,实现数据维度的降低以及噪声过滤;最后,通过经验风险极小化得到最优的深度结构。在ORL、IMM、Yale和UMIST人脸数据集上的实验结果表明,DSAE方法对高维人脸图像的识别率明显优于极端学习机、随机森林(RF)等算法,且具有良好的泛化性能。
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关键词
人脸图像
极端学习机
自编码器
截断式核范数正则化
稀疏特征
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题名
基于极端学习机的人脸特征深度稀疏自编码方法
被引量：
1
1
作者
张欢欢
洪敏
袁玉波
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第11期3193-3198,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61001200)
上海市科研计划项目(17DZ1101003)~~
文摘
针对输入人脸特征的不准确性导致识别系统识别率不高的问题,提出了一种有效的基于极端学习机(ELM)的人脸特征深度稀疏自编码(DSAE)方法。首先,利用截断式核范数构造损失函数,通过最小化损失函数提取人脸图像的稀疏特征;其次,利用极端学习机自编码器(ELM-AE)模型进行人脸特征的自编码,实现数据维度的降低以及噪声过滤;最后,通过经验风险极小化得到最优的深度结构。在ORL、IMM、Yale和UMIST人脸数据集上的实验结果表明,DSAE方法对高维人脸图像的识别率明显优于极端学习机、随机森林(RF)等算法,且具有良好的泛化性能。
关键词
人脸图像
极端学习机
自编码器
截断式核范数正则化
稀疏特征
Keywords
face image
Extreme Learning Machine(ELM)
auto-encoder
Truncated Nuclear Norm Regularization(TNNR)
sparse feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于极端学习机的人脸特征深度稀疏自编码方法
张欢欢
洪敏
袁玉波
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
1
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