使用基于稀疏表示的人脸识别算法

资 源 简 介

使用基于稀疏表示的人脸识别算法

详 情 说 明

稀疏表示在人脸识别中的应用是一种基于信号处理和机器学习的新颖方法。其核心思想是将测试人脸图像表示为训练样本的稀疏线性组合，通过求解稀疏系数来进行识别。

该算法的实现流程通常包括以下几个关键步骤：首先构建一个包含各类别人脸样本的过完备字典，然后将测试样本表示为字典中样本的线性组合。这里使用GPSR（梯度投影稀疏重建）算法来求解l1范数最小化问题，因为l1范数约束能有效促进解的稀疏性。

GPSR作为l1最小化的求解器，通过梯度投影的方法寻找稀疏解，相比传统优化方法在计算效率和准确性上具有优势。算法最后通过分析重建误差来确定测试样本的类别归属，即选择使重建误差最小的类别作为识别结果。

这种方法能有效处理遮挡和噪声问题，因为稀疏表示天然具有选择最相关样本的能力。实际应用中常与特征提取方法（如PCA）结合，先降维再执行稀疏分类以提高效率。