人脸识别

资 源 简 介

人脸识别

详 情 说 明

人脸识别技术近年来发展迅速，其中特征提取和分类算法的选择直接影响识别效果和效率。NPD特征（Normalized Pixel Difference）与SRC（Sparse Representation-based Classification）算法的结合，为传统Gabor特征+SRC的方案提供了更优解。

传统Gabor特征虽然具有优秀的纹理表征能力，但其计算过程涉及多尺度、多方向的滤波器卷积，导致特征提取耗时严重。而NPD特征通过简单的像素间归一化差分计算，在保持足够判别力的同时，大幅提升了特征提取速度。这种改进使得系统在实时性要求高的场景中更具优势。

SRC算法作为分类器，其核心思想是将测试样本表示为训练样本的稀疏线性组合。该算法对特征的质量要求较高，但本身对特征维度不敏感。NPD特征恰好能满足SRC对判别性和计算效率的双重要求，二者结合形成了高效的识别框架。

实际应用中，这种改进方案在保持与Gabor+SRC相近识别率的同时，将特征提取时间缩短了数十倍。特别是在大规模人脸库或嵌入式设备等资源受限环境，NPD特征的快速计算优势更为明显。这为人脸识别技术的落地应用提供了更实用的解决方案。