一种基于深度特征和稀疏压缩分类的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度特征和稀疏表示分类模型的人脸识别方法，该方法结合了卷积网络与SRC人脸识别，构建图像深度特征提取卷积网络，提取人脸图像在低维空间中的深度特征向量，基于提取到的特征向量构造字典，并采用SRC模型进行人脸识别分类。本发明结合了深度特征对原图像有极强的表示能力，以及SRC模型的抗干扰能力强、可解释性好、判别能力出众的优势，使得本发明对人脸识别中的光照变化、图像模糊以及受遮挡情况拥有较好的鲁棒性，弥补了SRC模型人脸识别精度不高的缺陷，能更好地应用于安防领域的身份识别等分支。