用于面部识别的基于多模型表示的鲁棒错误纠正方法

摘要

本发明公开了一种面部识别方法。所述方法包括：预先存储一系列的面部训练图像，每一面部训练图像对应一个面部类别，每一面部类别包括一个或者多个面部训练图像；获取一个或者多个面部测试样本；采用表示模型表示面部测试样本，面部测试样本的表示模型的表示结果表示面部训练图像与错误项的结合，其中，每一面部训练图像与一系数向量对应；通过求解限制性最优解问题获得系数向量以及错误项；按面部类别计算残余错误，所述残余错误为面部测试样本与面部测试样本的表示模型之间的差别；所述面部测试样本的表示模型由面部类别中的训练图像形成。通过选出的，服从最低残余错误的面部类型来对面部测试样本进行分类；以及输出面部测试样本所属的面部类别。

主权项

一种面部识别方法，其特征在于，包括如下步骤：预先存储一系列的面部训练图像，每一面部训练图像对应一个面部类别，每一面部类别包括一个或者多个面部训练图像；获取一个或者多个面部测试样本；采用表示模型表示面部测试样本，面部测试样本的表示模型的表示结果表示面部训练图像与错误项的结合，其中，每一面部训练图像与一系数向量对应；通过求解限制性最优解问题获得系数向量以及错误项；按面部类别计算残余错误，所述残余错误为面部测试样本与面部测试样本的表示模型之间的差别；所述面部测试样本的表示模型由面部类别中的训练图像形成；通过选出的服从最低残余错误的面部类型来对面部测试样本进行分类；以及输出面部测试样本所属的面部类别。