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極低分辨率圖像本身包含的判別信息少且容易受到噪聲的干擾，在現(xiàn)有的人臉識別算法下識別率較低。為了解決這一問題，提出一種基于圖像超分辨率（SR）極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的人臉識別算法。首先，從樣本庫學(xué)習(xí)耦合的高低分辨率圖像稀疏表達(dá)字典，利用高低分辨率表達(dá)系數(shù)的流形一致性重建高分辨率圖像；其次，在超分辨率重建的高分辨率（HR）圖像上構(gòu)建ELM模型，訓(xùn)練獲得前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值；最后，通過ELM預(yù)測輸入極低人臉圖像的類別屬性。實(shí)驗結(jié)果表明，針對于重建后的極低分辨率人臉圖片，與協(xié)同表示的分類（ CRC）人臉識別算法相比，所提算法將識別率分別提升了2%；同時也大幅度縮短了識別的時間。結(jié)果表明所提算法能夠有效解決極低分辨率圖片判決信息不足的問題，具有較好的識別能力。
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