融合极端学习机的判别性分析字典学习算法

摘要：

研究表明,端学习机和判别性字典学习算法在图像分类领域极具有高效和准确的优势.然而,这两种方法也具有各自的缺点,极端学习机对噪声的鲁棒性较差,判别性字典学习算法在分类过程中耗时较长.为统一这种互补性以提高分类性能,文中提出了一种融合极端学习机的判别性分析字典学习模型.该模型利用迭代优化算法学习最优的判别性分析字典和极端学习机分类器.为验证所提算法的有效性,利用人脸数据集进行分类.实验结果表明,与目前较为流行的字典学习算法和极端学习机相比,所提算法在分类过程中具有更好的效果.

关键词：极端学习机、判别性字典学习、分析字典学习

所属期刊栏目：47

资助基金：辽宁省自然科学基金;辽宁省教育厅科学研究项目

在线出版日期：2020-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：137-143