基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别新方法.pdf

这篇论文提供了一种基于kAS特性的目标识别新方法，通过深入探索目标识别领域的kAS特性，作者们提出了一种创新的方法。该方法在目标识别任务中展现出了良好的性能和潜力，为解决目标识别中的挑战提供了新的思路

NMFS算法用于实现基于人脸局部特征的人脸识别源代码，大家学习下！

人脸嵌入在高维观测空间中的低维流形上，为了更精确地描述人脸空间的细微结构，提出了一种基于局部测地距离的张量边界Fisher分析的人脸识别方法。采用二维张量表示人脸空间中的样本图像和局部测地距离来计算样

基于局部二值模式与深度置信网络的人脸识别.pdf

为了解决基于深度学习的网格分割方法在训练分割分类器过程中时间消耗大的问题,提出了一种基于蚁狮优化的极限学习机的网格分割方法。利用蚁狮优化算法中蚂蚁种群受精英蚁狮与轮盘赌策略的双重影响,迭代更新蚂蚁种群

基于子段分割的人脸识别方法

为使配电网重构有功功率损耗最小,提出一种基于极限学习机的神经网络重构模型来反映配电网负荷模式与开关状态之间的非线性关系。将配电网负荷模式作为输入、网损最小时的开关状态作为输出,利用所提模型网络结构简单

提出用于广义单隐藏前馈神经网络的极限学习机(ELM)由于其学习速度快,良好的泛化能力和易于实现而成为热门的研究主题。 但是,ELM在隐藏层中会遇到冗余和随机性,这是由特征的随机映射引起的。 在ELM中

基于迁移学习的人脸姿态分类方法

半监督流形学习人脸识别用于研究人脸识别算法