经典的稀疏表示SRC算法

资 源 简 介

经典的稀疏表示SRC算法

详 情 说 明

稀疏表示分类(Sparse Representation-based Classification, SRC)算法是一种基于信号稀疏表示理论的模式识别方法，在人脸识别领域展现出强大的性能。

SRC的核心思想是将测试样本表示为训练样本的线性组合，通过求解稀疏系数来进行分类。算法假设同一类别的样本存在于同一个线性子空间中，这种表示具有天然的特征选择能力。

该算法主要包括三个关键步骤：首先构建过完备字典，通常使用所有训练样本作为字典原子；然后通过优化算法求解测试样本在字典上的稀疏系数；最后根据重构误差最小原则确定样本类别。

SRC算法在人脸识别中表现出对遮挡、光照变化等干扰因素的鲁棒性，这得益于稀疏表示能够自动聚焦于最具判别性的图像区域。需要注意的是，算法性能很大程度上依赖于字典的质量和稀疏求解的精度。

相比传统方法，SRC不需要显式的特征提取步骤，直接将原始像素作为特征，简化了识别流程。但同时也带来了计算复杂度较高的问题，特别是当训练样本规模较大时。