混合方法组合的极端学习机和稀疏表示

资 源 简 介

混合方法组合的极端学习机和稀疏表示

详 情 说 明

在机器学习领域，将不同算法的优势结合到一个统一框架中往往能带来性能提升。本文介绍的混合方法巧妙结合了极限学习机（ELM）和稀疏表示分类（SRC）两种技术的优势。ELM以其快速测试速度著称，而SRC则以高分类精度见长，这种组合在AR面部识别任务中达到了95%的准确率，超越了单独使用任一方法的表现。

混合分类器的核心创新在于建立了ELM和SRC之间的桥梁机制。这个桥梁包含两个关键部分：一是ELM错误分类度量，用于评估样本的分类置信度；二是自适应选择机制，决定何时采用ELM的快速分类，何时转向SRC以获得更高精度。当ELM对某个样本的分类置信度较低时，系统会自动切换到SRC进行更精确的处理。

这种组合方法特别适合像面部识别这样的应用场景，其中既需要处理大量测试样本（要求速度），又对最终分类准确率有较高要求。实验结果表明，该混合方法在保持ELM快速特性的同时，成功吸收了SRC的精度优势，实现了1.5%-4%的准确率提升，这对实际应用中的性能改善具有重要意义。