LLLE-ELM: 基于局部线性嵌入极限学习机的高效人脸识别方法

本文主要探讨了一种新颖的人脸识别方法，名为"基于局部线性嵌入极限学习机"（LLLE-ELM）算法，旨在解决由于人脸图片数量庞大且容易受到噪声干扰导致的识别速度慢和准确率低的问题。该算法结合了局部线性嵌入（Local Linear Embedding, LLE）和极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）技术。 首先，局部线性嵌入算法被用于特征提取阶段。LLE是一种非线性降维技术，它通过对数据进行线性近似来保持原始数据的局部结构，从而有效地减少了数据量，并降低了后续处理的计算复杂度。这样做的目的是为了更好地捕捉人脸图像的内在结构，增强特征表达能力。 接着，极限学习机算法应用于提取后的特征数据上。ELM作为一种快速的单隐层前馈神经网络，具有训练速度快、泛化能力强的优点。通过ELM，能够对这些特征进行高效分类，使得人脸识别过程更为迅速且精确。 在实验部分，研究者将该方法与PCA（主成分分析）、SVM（支持向量机）和CNN（卷积神经网络）等传统算法进行了对比。实验结果表明，LLLE-ELM在识别准确率和速度方面表现出明显的优势，尤其是在处理大量人脸数据时，其高效性和稳定性得到了充分验证。 本文的关键字包括人脸识别、极限学习机、局部线性嵌入以及特征提取。文章还提到了所使用的数据库，如ORL数据库、Yale数据库、AR人脸库和CASIA-WEBFACE人脸库，这些数据库被用来评估算法的实际性能。此外，文章还引用了多个国家自然科学基金项目、山东科技大学科研创新团队项目和科研平台项目的支持，这体现了研究的学术背景和研究价值。 总结来说，本文提出了一种结合局部线性嵌入和极限学习机的人脸识别方法，旨在提高识别效率和准确性，为实际应用中的大规模人脸识别提供了新的解决方案。通过严格的实验验证，证明了这种方法在实际场景中的有效性和竞争力。