一种基于局部连续性的鲁棒性人脸识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于局部连续性的鲁棒性人脸识别方法，获取N张人脸图像，遍历n类人脸图像，将n个子字典拼接为n类人脸图像的字典A；获取待识别人脸图像，采用PCA降维方法提取待识别向量图像中主成分，并将提取的主成分构建为第一模板图像，计算残差图像，获得匹配标记图M，获得遮挡支撑图像W1，通过迭代更新方法对W1进行处理，获得Wt；将Wt作为权重，计算待识别人脸图像的加权稀疏表示向量x，并判Wt是否满足收敛条件，基于加权稀疏表示向量，构建待识别人脸图像的第二模板图像；获得待识别人脸图像的分类结果i；本发明的有益效果为提升了人脸识别的鲁棒性，弥补了算法对连续性遮挡鲁棒性不高，在遮挡情况下的人脸识别率有大幅提升。