基于低秩稀疏分解的人脸图像识别技术

摘要

对人脸图像进行变换压缩存储后进行识别通常会造成系统资源的浪费且识别率不高,针对此问题,提出了一种基于压缩感知低秩稀疏分解的人脸识别方法。采集端以较低的采样频率在采样的同时计算图像信号的观测值,识别端以非线性最优化重构后比较低秩大系数来进行人脸识别。在公共人脸库ORL上的仿真实验结果表明,文中算法相对于同类算法,识别精确度和识别速度都有一定的提高。