一种基于加权混合范数回归的鲁棒人脸识别方法

摘要

一种基于加权混合范数回归的鲁棒人脸识别方法，其涉及模式识别领域，目的是提高人脸图像损失时的识别精度。包括以下步骤：a)为每个目标对象选取ni个样本作为训练集，确定字典矩阵X，输入测试人脸图像Y；b)建立WMNR模型，优化模型，获得相应的特征权值矩阵W，系数向量a和非负权值向量s；c)将步骤b学习得到的W，a和s代入分类重构误差最小化模型，最终实现人脸图像识别。本发明使用权值自适应机制和一种有效的重加权快速迭代算法对模型进行优化，具有运算效率高、准确性高等优点，非常适合图像受损情况下的人脸检测和人脸分类。