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1、基于稀疏表示的人脸识别算法研究江雨大学物联叫工程学院，江苏无锡214122摘要：生物将征识别是通过生物传感器、计算机以及生物统计学原现等,依裾人所固冇的生理或行为特征对个人身份进行鉴定。而人脸识别是生物特征识别技术中的一个重耍分支，在人机交互。安全认证等领域有着广泛的应川。人脸特征具舍唯-•性，但足人脸图像也容易受到各种千扰因索的影响，由此对人脸识别造成一定的影响。在现打的人脸识别算法屮，大多数盂要进行阁像预处理及复杂的特征捉収，选择何种特征对识别率影响非常大，并且对遮捫、噪卢等情况缺少魯棒性，这些问题往往使得现行的识别方法在应用屮受到制约
2、。主成分分析法是人脸识别领域的一个传统人法。而®于稀疏表示的人脸识别是一个新兴K冇效的方法，此力*法是通过稀疏表示來实现对人脸的识别，其有较商的识别率和较强的魯棒性。本文通过对Yale-B人脸数据库进行识别测试，可以表明稀疏衣示能够侖效的提高人脸识别效米，使识别率ft大93%。通过实验可以证明基于稀疏汲示的人脸识别其宥可行性，同时能正确识别人脸图像并提高识别率。关键词：人脸识别；主成分分析;稀疏表示；魯棒性；识别率AlgorithmforfacerecognitionbasedonsparserepresentationCollegeofI
3、nternetofThings,JiangnanUniversity，Wuxi.214122Abstract:Thcbiologicalfeaturerecognitionisthroughthebiologicalsensor,computerandbiostatistics,accordingtopersonalidentityidentificationofphysiologicalorbehavioralcharacteristicsofpeopleinherent.Facerecognitionisanimportantbranc
4、hofbiometricidentificationtechnology,inhuman-computerinteraction.Securityauthenticationandotherfieldshaveawiderangeofapplications.Facialfeaturesisunique,butthefaceimagesarealsovulnerabletovariousinterferencefactors,whichaffectthefacerecognition.Intheexistingfacerecognition
5、algorithm,mostoftheneedforimageprocessingandcomplexfeatureextraction,influencethechoiceofthecharacteristicsoftherecognitionrateisveryhighlandthelackofrobustnesstoocclusion,noiseandsoon,thcscproblemsarcoftenmakestheexistingrecognitionmethodsarerestrictedinapplication.Princi
6、palcomponentsanalysismethodisatraditionalmethodforfacerecognition.Thefacerecognitionbasedonsparserepresentationisanewandeffectivemethod,thismethodisthroughthesparserepresentationforfacerecognition,hashighrecognitionrateandrobustness.TherecognitiontestsperformedonYale-Bface
7、database,mayindicatethatthesparserepresentationcanimprovetherecognitionrateeffectively,andmaketherecognitionrateashighas93%.Thcexperimentalresultsshowthatthefacerecognitionbasedonsparserepresentationisfeasible,andcancorrectfacerecognitionandimprovetherecognitionrate.Keywor
8、ds:facerecognition；principalcomponentanalysis；sparserepresentation；robustness；recognition
