基于稀疏表示与深度学习的人脸识别研究

资 源 简 介

基于稀疏表示与深度学习的人脸识别研究

详 情 说 明

稀疏表示与深度学习在人脸识别领域的结合近年来展现出强大的潜力。稀疏表示的核心思想是将输入信号表示为字典中少量原子的线性组合，这种特性使其对噪声和遮挡具有天然的鲁棒性。而深度学习通过多层非线性变换，能够自动学习具有判别性的高层特征表示。

在传统稀疏表示方法中，通常需要预先构建过完备字典，例如使用训练样本本身或通过K-SVD等算法学习得到。这种方法在计算稀疏系数时需要求解L1范数优化问题，虽然效果显著但计算复杂度较高。深度学习的优势在于通过端到端训练，可以同时优化特征提取和分类过程。当前主流方法大致可分为两类：一类是将稀疏约束引入深度网络，例如在损失函数中添加L1正则项；另一类则是构建深度稀疏编码网络，通过堆叠多个稀疏编码层来提升表示能力。

该研究方向的挑战主要在于如何平衡模型的稀疏性和识别性能，以及如何设计更高效的网络结构来处理大规模人脸数据集。未来的发展趋势可能包括结合注意力机制的动态稀疏表示方法、轻量化稀疏深度学习模型等方向。