【摘 要】
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针对传统的加权稀疏表示分类方法在获取训练样本权重以及求解l1范数最小化问题中计算效率低的问题,提出了一种加权稀疏表示和对偶增广拉格朗日乘子法（DALM）相结合的人脸识别算
【基金项目】
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陕西省科技计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-03)
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针对传统的加权稀疏表示分类方法在获取训练样本权重以及求解l1范数最小化问题中计算效率低的问题,提出了一种加权稀疏表示和对偶增广拉格朗日乘子法（DALM）相结合的人脸识别算法WSRC_DALM算法.该算法主要采用高斯核函数计算每个训练样本与测试样本之间的相关性,即获得训练样本相对于测试样本的权重;接着利用DALM算法求解l1范数最小化模型,实现测试样本的精准重构和分类,最后在ORL和FEI人脸数据集上进行算法验证.在ORL数据集中,WSRC_DALM算法的识别率高达99%,相比经典的SRC和WSRC算法,识
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