Support vector machine and artificial neural network are widely used in classification applications. Extreme learning machine (ELM) is a novel and efficient learning algorithm based on the generalized single hidden layer feed forward networks, which performs well in classification applications. The research results have shown the superiority of ELM with the existing classical algorithms: support vector machine (SVM) and back propagation neural network. In this study, we firstly propose a novel nonnegative matrix factorization extreme learning machine (NMFELM) to improve the performance of standard ELM method. Then we propose a novel near-infrared palmprint recognition approach based on NMFELM classifier. As the test data, we use the near-infrared palmprint database provided by Hong Kong Polytechnic University. The experimental results demonstrate that the proposed NMFELM method outperforms the standard ELM- and SVM-based methods.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00