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針對人臉圖片數(shù)量多、容易受噪聲干擾，致使人臉識別的識別速度慢、準確率低的問題，提出一種基于 局部線性嵌入極限學習機的人臉識別方法———ＬＬＥ-ＥＬＭ算法。利用局部線性嵌入（LLE）算法對人臉數(shù)據(jù)提取特 征，最大限度保留原數(shù)據(jù)的特征結構，減少數(shù)據(jù)量，降低計算復雜；采用極限學習機（ＥＬＭ）算法對提取特征后的數(shù)據(jù)進行分類；實現(xiàn)人臉識別，輸出識別準確率和時長。通過在 ＯＲＬ 數(shù)據(jù)庫、Ｙａｌｅ 數(shù)據(jù)庫、ＡＲ 人臉庫和 ＣＡＳＩＡ- ＷＥＢＦＡＣＥ 人臉庫上的數(shù)值實驗表明：與 ＰＣＡ、ＳＶＭ、ＣＮＮ 算法對比，該算法具有較高的識別準確率和較快的識別 速度。
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