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| 基于FLPP的极端学习机人脸识别方法 | |
| 引用本文： | 刘佳奇,闫德勤,何阳.基于FLPP的极端学习机人脸识别方法[J].教育技术导刊,2018,17(4):28-31. |
| 作者姓名： | 刘佳奇 闫德勤 何阳 |
| 作者单位： | 辽宁师范大学 计算机与信息技术学院，辽宁 大连 116081 |
| 摘 要： | 极端学习机(ELM)训练速度快、分类率高，已被广泛应用于人脸识别领域，但是在实际问题中由于数据具有较高维数，导致ELM在有限样本下存在学习不充分的问题。传统对数据进行有效维数约简的方法，没有考虑到数据之间判别信息和小样本问题。为此，提出一种强制性保留算法（FLPP），以保持全部样本与局部样本之间的几何结构，同时类间离散度矩阵加入判别信息，因此避免了样本点重叠和小样本问题。实验结果表明，该算法有效提高了极端学习机的泛化性能和分类准确率。 |
| 关 键 词： | 维数约简 强制性保留 极端学习机 人脸识别 |
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