基于正则化Fisher分析和稀疏表示的人脸识别

摘要

为了提高基于稀疏表示的人脸识别的识别率,本文提出了正则化Fisher分析和稀疏表示相结合的人脸识别方法.首先使用正则化Fisher分析算法从训练集中提取出最优投影矩阵,然后将训练集和测试集在投影矩阵下投影获得其低维表示,最后使用稀疏表示分类器进行人脸识别.采用AR数据库和扩展YaleB数据库进行实验,结果表明:本文方法取得了更高的识别率,具有一定的鲁棒性和有效性.