基于Elastic Net的稀疏与协同人脸识别模型：提高分类性能

在2015年的《浙江师范大学学报（自然科学版）》第38卷第3期中，一篇名为"基于稀疏与协同联合表征的人脸识别技术*"的研究论文探讨了人脸识别领域的最新进展。该论文由杨凡、史凌祎、叶荣华和起建民四位作者合作完成，他们针对以稀疏编码理论为基础的人脸识别问题提出了创新的方法。 稀疏表征分类（SRC）和协同表征分类（CRC）是当时研究热点，它们分别利用L1和L2范数作为约束项，解决了最优化问题。SRC以其对稀疏特征的强调在处理大规模数据时表现出高效性和鲁棒性，而CRC则通过协同学习提升特征之间的相关性，增强了模型的分类能力。人脸识别问题在统计学中可以视为线性回归模型的实际应用，论文作者借鉴了Elastic Net回归模型的思想，即结合L1和L2正则化，提出了名为s_CRC的人脸识别模型。 s_CRC模型的优势在于它将SRC和CRC的优点结合起来，通过同时受到L1和L2范数的约束，线性表示系数既保留了稀疏性又保持了模型的平滑性，这使得特征表示更具有判别力，有助于提高人脸识别的准确性。实验部分，作者在AR和Extended Yale B人脸库上进行了验证，结果表明，他们的方法在人脸识别任务中展现出显著的效果，证明了s_CRC模型的有效性和实用性。 本文的关键点包括稀疏表示、协同表征、线性回归、Elastic Net回归模型以及如何将这些概念应用于人脸识别技术，从而提升识别性能。这对于理解和发展人脸识别算法，特别是在深度学习之前的时代，具有重要的理论价值和实践意义。