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提出了一种新颖的核非负稀疏表示(KNSR)算法,将其用于人脸识别,主要贡献有如下3个方面:首先,在稀疏表示(SR)的基础上引入了对表示系数的非负限制,并利用核函数来描述样本之间的非线性关系,提出了相应的目标函数;其次,提出了一种乘性梯度下降迭代算法对提出的目标函数进行优化求解,该算法在理论上可以保证收敛到全局最优值;最后,利用局部二元特征和汉明核来建模人脸样本的非线性关系,从而实现鲁棒的人脸识别。实验结果表明,在具有挑战性的人脸库上所提算法识别率均高于最近邻(NN)算法、支持向量机(SVM)、最近子