基于奇异值与稀疏表示的稳健性人脸识别
基于奇异值与稀疏表示的稳健性人脸识别
目前基于二维的正面人脸识别面临着两大难题，一是光照、表情变化问题，二是遮挡、噪声问题。这些正是研究人脸表情、光照、遮挡和噪声变化的稳健性人脸自动识别问题。将识别问题看作是多个线性回归模型中的分类问题，并用稀疏表示理论解决这些问题。基于奇异值与稀疏表示理论可以显著提高对噪声和遮挡变化的稳健性并降低计算复杂度。在公用的人脸数据库上进行实验，并证实算法的有效性。