基于稀疏表征的SRC人脸识别算法研究及改进.pdf

《基于稀疏表征的SRC人脸识别算法研究及改进》这篇论文主要探讨了人脸识别技术中的一种重要算法——基于稀疏表征的SRC（Sparse Representation-based Classification）算法，并提出了针对该算法在处理遮挡人脸时识别率较低问题的改进策略——加权SRC算法。 人脸识别是生物特征识别技术中的一个重要研究方向，被广泛应用在计算机视觉和模式识别领域。SRC算法是近年来引入到模式识别领域的稀疏表征方法，它的核心思想是通过构建训练样本的过完备字典，然后寻找测试图片的最稀疏线性表示，以此来进行分类识别。稀疏表示理论，即压缩感应，是在稀疏正则化约束下的信号分解，能有效地处理高维海量数据。 SRC算法的基本步骤包括：将训练样本构成一个字典，然后利用这个字典找到测试图片的最稀疏线性组合，最后依据这些线性系数对测试图片进行分类。当测试图片无遮挡时，SRC算法能够取得较高的识别率。然而，当人脸图像受到较大遮挡时，算法的性能会显著下降。 为了改善SRC算法在处理遮挡人脸时的表现，论文提出了加权SRC算法。该算法通过赋予不同的训练样本不同的权重，使得在求解稀疏表示时，能更准确地考虑到遮挡部分的影响，从而提高识别率。实验结果表明，加权SRC算法在有遮挡的人脸图片识别任务上，相比于原始的SRC算法，有着更高的正确识别率。 此外，论文还在AR人脸数据库上进行了验证，进一步证明了改进算法的有效性。AR人脸数据库是一个常用的人脸识别研究平台，包含多种光照、表情和遮挡条件下的脸部图像，为算法的评估提供了多样化的测试环境。 基于稀疏表征的SRC人脸识别算法研究及改进是针对人脸识别技术的重要贡献，尤其是对于处理现实生活中常见的遮挡问题，提出的加权SRC算法提供了一种有效的解决方案。这一改进有助于提升人脸识别系统的鲁棒性和实用性，对于实际应用具有重要的理论和实践价值。