将测试图像看成是人脸库的线性组合，并用形变模型表示，优化匹配求解组合系数，根据系数的稀疏性进行分类识别。为了进一步提高算法的鲁棒性，采用了分片加权的策略。在公用的人脸数据库上进行广泛的实验，结果表明，平均识别率达到97％以上，在遮挡30％时其识别率仍达到95％以上。本方法对人脸识别问题非常有效，且可以显著提高对伪装、遮挡变化的鲁棒性和稳定性。
### 融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别
#### 概述
本文提出了一种结合局部形变模型的鲁棒性人脸识别方法。该方法的主要思路是将待测试的人脸图像视为人脸库中人脸图像的线性组合，并通过形变模型来表示这种组合关系。通过对组合系数进行优化匹配，进而根据系数的稀疏性来进行分类识别。为了增强算法对抗诸如遮挡、伪装等非理想环境条件的鲁棒性，文中还引入了分片加权的策略。实验结果显示，该方法在公共人脸数据库上的平均识别率达到了97%以上，即使在30%遮挡的情况下，识别率也能保持在95%以上。
#### 方法论
##### 基于形变模型的人脸表示与分类
- **基于形变模型的测试人脸表示**：首先将每个人脸图像按照行的顺序排列成列向量V，然后构建第i类训练样本的矩阵A。根据线性子空间原理，测试样本y可以用线性组合的方式表示，即y可以通过矩阵A与系数向量x的乘积来表示。
- **基于形变模型的人脸分类识别**：通过求解最小化问题（L1-minimization）来找到最佳的系数向量x，以此来进行分类。考虑到噪声、遮挡等因素的影响，引入了一个残差的概念，用于根据系数与每类训练样本之间的残差来进行最终的分类。
- **对伪装与遮挡的处理**：针对实际应用中可能遇到的伪装或者遮挡问题，文中提出了一种改进的方法，通过调整系数的权重来降低受遮挡区域的影响，从而提高识别的准确性和鲁棒性。
#### 技术细节
1. **形变模型**：形变模型是一种通过线性组合的方式来表示对象的技术。在这种情况下，每个训练的人脸图像被视为基本的组成元素，而测试图像则是这些基本元素的不同线性组合。这种方法的优点在于它能够捕捉到人脸的局部特征，并且能够在一定程度上容忍遮挡和光照的变化。
2. **线性组合与系数稀疏性**：通过将测试图像表示为训练集中人脸图像的线性组合，可以根据组合系数的稀疏程度来进行分类识别。系数稀疏性反映了测试图像与训练集中哪一类人脸图像最为相似，因此可以据此进行分类。
3. **分片加权策略**：为了进一步提高算法对抗遮挡和伪装的鲁棒性，文中引入了分片加权策略。该策略的核心思想是在计算残差时，对不同区域赋予不同的权重，特别是对受遮挡区域降低权重，从而减少其对整体识别结果的影响。
4. **实验验证**：为了验证所提方法的有效性，作者们在多个公开的人脸数据库上进行了大量的实验。实验结果表明，该方法不仅能够显著提高人脸识别的准确率，而且在面对遮挡和伪装等非理想条件时也表现出很高的稳定性。
#### 结论
融合局部形变模型的鲁棒性人脸识别方法提供了一种有效的解决方案来应对非理想环境下的识别挑战。通过利用形变模型来表示人脸图像，并结合分片加权策略来提高对抗遮挡和伪装的能力，该方法不仅在理论上具有一定的创新性，而且在实际应用中也表现出了很高的实用价值。未来的研究可以进一步探索如何更好地优化系数的权重分配，以及如何更有效地处理极端情况下的遮挡问题，以进一步提升识别系统的鲁棒性和准确性。
