采用稀疏表示能够实现N类M个人脸的正常识别

资 源 简 介

采用稀疏表示能够实现N类M个人脸的正常识别

详 情 说 明

稀疏表示是一种有效的信号处理技术，在人脸识别领域展现出强大的分类能力。其核心思想是将一个测试样本表示为训练样本的线性组合，通过求解最稀疏的系数向量来实现分类。

在N类M个人脸识别场景中，稀疏表示的工作流程可分为三个关键步骤：首先构建一个过完备字典，其中每一列对应一个训练样本的人脸特征；然后通过优化算法寻找测试样本在该字典下的最稀疏表示；最后根据非零系数的分布情况确定测试样本的类别归属。

这种方法具有两个显著优势：一是对遮挡和噪声具有鲁棒性，因为稀疏性约束能自动聚焦于最具判别力的特征部分；二是天然支持多类别识别，不同类别的样本会自动激活字典中对应的基向量。实验表明，即使在类别数N较大、单类样本数M有限的情况下，稀疏表示仍能保持较高的识别准确率。

值得注意的是，稀疏表示人脸识别系统的性能取决于三个关键因素：特征提取方法的选择、稀疏求解算法的效率以及字典的完备程度。在实际应用中，通常需要结合PCA或LBP等特征提取技术来提升系统的整体表现。