基于低秩约束的极限学习机高效人脸识别算法.pdf

【基于低秩约束的极限学习机高效人脸识别算法】 在人脸识别技术中，复杂环境下的光照变化、面部遮挡和噪声等因素往往导致图像内的差异大于不同类别之间的差异，这显著降低了人脸识别的准确性。为解决这一问题，一种名为“基于低秩约束的极限学习机高效人脸识别算法”被提出，该算法旨在提升在复杂场景下的识别性能。 该算法的核心思想是利用人脸图像分布的子空间线性假设。对待识别的人脸图像进行聚类，将其分配到相应的样本子空间中。这样可以减少由于环境因素引起的图像差异，使每个子空间内的图像更具有相似性。 接下来，算法将像素域分解为低秩特征子空间和稀疏误差子空间。低秩特征子空间反映了图像的主要结构和模式，而稀疏误差子空间则包含了随机噪声和异常因素。通过利用图像子空间的低秩性，算法能够提取出人脸图像的低秩结构特征，这些特征在噪声环境中具有更好的稳定性。因此，它们被用于训练极限学习机的前向网络。 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速、高效的单隐藏层神经网络训练方法，其特点是隐藏层权重随机初始化，通过最小化输出层误差进行训练。在这个过程中，低秩特征作为输入，通过ELM的训练，能够得到一个对噪声干扰有较强鲁棒性的模型。 利用训练好的极限学习机进行人脸识别。由于低秩特征的抗噪声能力，即使在有噪声干扰的情况下，也能有效地识别出人脸，从而提高了识别的准确性和鲁棒性。 实验结果显示，相比于其他先进的人脸识别算法，该方法在保持高识别精度的同时，降低了算法的时间复杂度，且在实际应用中表现出良好的性能。这使得它在人脸识别领域具有很大的应用潜力，特别是在需要处理大量复杂环境人脸数据的场合。 基于低秩约束的极限学习机高效人脸识别算法是一种创新性的解决方案，它结合了低秩矩阵恢复理论和极限学习机的优势，有效应对了光照变化、遮挡和噪声等问题，提高了人脸识别的效率和准确性。这一研究成果为未来的人脸识别技术提供了新的研究思路和方法。