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极限学习机(ELM)与稀疏表示分类(SRC)算法被广泛应用于人脸识别中。ELM学习速度快,但不能很好地处理噪声图像,SRC对噪声具有鲁棒性,但计算复杂度较高。针对上述2种算法的优缺点,利用子空间追踪算法求解稀疏系数,提出一种改进的人脸识别算法,从而达到高识别率与快速的识别效果。该算法根据测试样本的ELM实际输出向量判断是否为噪声图像,干净图像直接依据ELM输出向量进行分类,噪声图像采用子空间追踪算法结合SRC框架来分类。在扩展的Yale B和ORL人脸数据库上的实验结果表明,该算法不仅识别率高,且识