基于人脸分割的子空间聚类的原始

资 源 简 介

基于人脸分割的子空间聚类的原始

详 情 说 明

Sparse Subspace Clustering（稀疏子空间聚类）是一种用于高维数据聚类的有效方法，特别适用于人脸分割等任务。其核心思想是假设高维数据点实际上位于若干低维子空间的并集上，通过稀疏表示来揭示数据点之间的内在关系。

在人脸分割的应用中，Sparse Subspace Clustering 能够有效处理不同姿态、光照条件下的面部数据。首先，人脸图像被转换为高维特征向量，可能通过局部二值模式（LBP）或深度特征提取方法。然后，利用稀疏编码技术，每个数据点被表示为同一子空间中其他点的稀疏线性组合。通过优化稀疏系数矩阵，算法可以自然地识别出不同的子空间，从而实现人脸的有效分割。

该方法的关键优势在于其对噪声和异常值的鲁棒性，同时能够自适应地确定聚类数量，无需预先指定。对于研究者而言，原始实现代码的验证确保了实验的可重复性，为进一步优化和改进提供了可靠基础。