【摘 要】
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人脸识别是指利用采集到的人脸图像信息结合字典库中的人脸图像进行判别分类,进而实现对身份认证的技术。该技术作为新时代人工智能应用于现实生活的重要分支之一,不仅方便了
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人脸识别是指利用采集到的人脸图像信息结合字典库中的人脸图像进行判别分类,进而实现对身份认证的技术。该技术作为新时代人工智能应用于现实生活的重要分支之一,不仅方便了人们的生活,同时也推动了相关产业的发展。然而实际应用中,人脸图像在采样不足条件下受到光照、噪声、遮挡等复杂因素影响时,识别精度不高。本文围绕基于稀疏表示的人脸识别算法,重点针对采样不足条件下的人脸识别问题展开研究,具体研究内容如下:（1）针对采样不足条件下传统的人脸识别方法识别率低、运行速度慢的问题,本文提出一种基于l
p范数（0
p范数求解测试样本在融合字典下的稀疏表示,提高解的稀疏性和求解速度。通过在Extended Yale B、ORL、AR和CMU PIE多个标准数据库上的大量实验测试表明,该算法运行速度快,识别精度高。（2）针对采样不足条件下人脸图像受到光照、误差等复杂因素影响时识别率低的问题,本文提出一种基于加权和融合字典的自适应鲁棒稀疏表示算法。首先将训练样本构建为融合字典,其次在融合字典的基础上引入加权1l范数约束来抑制图像中的误差,然后对正则项施加核范数约束协调稀疏性和图像间的相关性。通过在AR、ORL、Yale、和CMU PIE多个标准数据库上的大量实验测试表明,该算法具有极强的稳定性和较高的识别精度。
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