计算机工程与科学

作者：严春满, 张昱瑶, 张迪

单位：西北师范大学物理与电子工程学院，甘肃 兰州 730070

关键词：人脸识别；标签一致KSVD算法,字典学习,主成分分析,

基金：国家自然科学基金（61861041）

针对噪声污染、光照变化等复杂环境下人脸图像识别问题，提出一种改进标签一致KSVD字典学习的人脸识别算法。该算法通过改变标签一致KSVD算法的字典更新方式，用主成分分析算法分解误差项，用最大特征值对应的特征向量修改字典原子。通过字典学习过程得到原子与类别标签对应的判别性字典。目标函数综合了重建误差、稀疏编码误差和分类误差。最后，在分类阶段利用学习到的字典和分类器参数对测试样本进行分类。在有光照变化的Extend Yale B人脸库、表情变化以及遮挡影响的AR人脸库上分别取得了99.01%和97.94%的平均识别率。同时，在有噪声存在的情况下，该算法具有较好的鲁棒性。

来源：2022年第2期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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