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針對(duì)現(xiàn)有低秩表示（ LRR）算法中全局與局部人臉特征信息融合不足的問(wèn)題，提出了一種新的人臉識(shí)別算法——基于特征化字典的低秩表示（ LRR-CD）。首先，將每張人臉照片表示成一個(gè)個(gè)特征化字典的集合，然后同時(shí)最小化基于訓(xùn)練樣本的低秩重構(gòu)特征系數(shù)以及與之相對(duì)應(yīng)的類(lèi)內(nèi)特征差異。為了獲得高效且具有高判別性的人臉圖像的特征塊重構(gòu)系數(shù)矩陣，提出了一種新的數(shù)學(xué)公式模型，通過(guò)同時(shí)求解訓(xùn)練樣本中相對(duì)應(yīng)的特征塊以及對(duì)應(yīng)的類(lèi)內(nèi)特征差異詞典的低秩約束問(wèn)題，盡可能完整地保留原始高維人臉圖像中的全局和局部信息，尤其是局部類(lèi)內(nèi)差異特征。另外，由于對(duì)特征塊中信息的充分挖掘，所提算法對(duì)于一般程度上的面部遮擋和光照等噪聲影響具有良好的魯棒性。在AR、CMU-PIE和Extended Yale B人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行多項(xiàng)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知LRR-CD相較于對(duì)比的稀疏表示（SRC）、協(xié)從表示（CRC）、低秩表示正規(guī)切（LRR-NCUT）和低秩遞歸最小二乘（LRR-RLS）算法在平均識(shí)別率上有2. 58 - 17. 24個(gè)百分點(diǎn)的提高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明LRR-CD性能優(yōu)于與之對(duì)比的算法，可以更高效地用于人臉全局和局部特征信息的融合，且具有優(yōu)艮的識(shí)別率。
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