人脸正常识别

资 源 简 介

人脸正常识别

详 情 说 明

稀疏表示在人脸识别领域的应用近年来受到广泛关注。这种技术通过将输入人脸图像表示为训练样本的线性组合来实现识别任务。系统首先需要构建一个包含N类M个人脸的训练样本库，每个样本都经过预处理和特征提取。

在识别阶段，算法会将待识别的人脸图像表示为训练样本的稀疏线性组合，然后通过求解优化问题来找到最匹配的表示系数。这种方法的关键优势在于其对遮挡、光照变化和表情变化等干扰因素具有较强的鲁棒性。稀疏性约束确保识别过程只依赖于少量最具代表性的训练样本，这符合人脸图像在高维空间中通常位于低维流形上的特性。

相比传统的人脸识别方法，基于稀疏表示的算法在识别准确率和计算效率方面都表现出色。该技术可以广泛应用于安防系统、身份验证和人机交互等多个领域。