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题名一种改进的ELM-LRF图像分类方法
被引量：1
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作者
赵志宏
续欣莹
陈琪
谢珺
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机构
太原理工大学电气与动力工程学院
太原理工大学信息与计算机学院
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出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2018年第6期867-874,共8页
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基金
山西省自然科学基金资助项目(2014011018-2)
山西省回国留学人员科研资助项目(2015-045)
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文摘
针对局部感受野的极限学习机(ELM-LRF)卷积过程中各个特征图的输入权重随机生成稳定性较差的问题,引入了粒子群算法的思想改进传统ELM-LRF算法,构造一个最优参数的图像分类算法IPSO-ELM-LRF。实验结果表明,相比于传统ELM-LRF算法,IPSO-ELM-LRF不仅提高了算法的稳定性,还充分发挥了粒子群的全局优化能力,大大提高了分类精度。
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关键词
粒子群
局部感受野
极限学习机
elm-lrf
图像分类
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Keywords
particle swarm optimization(PSO)
local receptive field
extreme learning machine(ELM)
local receptive fields based extreme learning machine(elm-lrf)
image classification
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名ELM-LRF网络交通标志识别模型的建立及验证
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作者
高飞
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机构
承德市交通运输局通信管理处
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出处
《设备管理与维修》
2019年第2期40-43,共4页
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文摘
为提高交通标志识别能力,采用ELM-LRF网络建立交通标志识别模型并给出训练步骤。按标志的范畴和个体分析两类算法的识别结果,并用混淆矩阵展示所提方法对32个类别的识别结果。与现存识别率高的方法对比,证明本研究模型在准确率较高的情况下,训练时间大幅降低。
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关键词
交通标志
识别
模型建立
elm-lrf网络
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名利用极限学习机的人脸活体检测方法
被引量：1
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作者
蔡祥云
王小鹏
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第12期122-124,132,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61761027)
兰州交通大学研究生教改项目(1600120101)。
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文摘
针对目前人脸活体检测中手工设计特征方法提取特征单一和传统深度学习算法容易产生局部最小值和过拟合等问题,提出基于局部感受野的极限学习机(ELM-LRF)模型的人脸活体检测方法。模型首先随机生成输入权重,然后采用正则化最小二乘法解析计算出输出权重,有效解决了深度学习算法容易产生的局部最小值和过拟合问题,具有优越的泛化性能。在CASIA-FASD,NUAA数据库上分别以ELM-LRF模型与其他先进的人脸活体检测算法进行了实验对比,ELM-LRF算法具有最高的分类性能。
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关键词
人脸活体检测
深度学习
局部感受野的极限学习机
正则化最小二乘法
泛化
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Keywords
face liveness detection
deep learning
local receptive fields based extreme learning machine(elm-lrf)
regularized least squares
generalization
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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