稀疏表示的人脸识别方法

资 源 简 介

稀疏表示的人脸识别方法

详 情 说 明

稀疏表示在人脸识别领域是一种强大的技术手段，其核心思想是将测试人脸图像表示为训练样本的线性组合，并通过稀疏性约束来寻找最简洁的表示。这种方法充分利用了人脸图像在高维空间中的低维特性。

在MATLAB实现中，该系统通常包含以下几个关键模块：首先是对原始图像进行预处理，包括灰度化、归一化和特征提取等步骤。常用的特征提取方法有PCA降维或随机投影等，目的是减少计算复杂度同时保留判别信息。

实现稀疏表示的核心是求解优化问题。常见方法包括基于l1范数最小化的LASSO回归，这可以通过坐标下降法或近端梯度法实现。此外还包括正交匹配追踪(OMP)这类贪婪算法，以及基于迭代阈值的技术。每种方法在计算效率和精度上各有特点，需要根据具体场景选择。

系统评估阶段通常采用交叉验证来测试识别率。需要注意的是，稀疏表示方法对遮挡和光照变化较为敏感，因此在预处理阶段需要加入相应的补偿措施。在实际部署时，计算复杂度是需要重点考虑的，特别是在大规模人脸库的应用场景中。