WSRC_DALM算法：高效率加权稀疏人脸识别

"改进的加权稀疏表示人脸识别算法通过结合对偶增广拉格朗日乘子法，提高了传统加权稀疏表示分类方法在计算效率和识别准确性上的表现。该算法运用高斯核函数来计算训练样本与测试样本的相关性，以此确定权重，并利用DALM算法解决L1范数最小化问题，实现了高效的人脸识别。在ORL和FEI数据集上的实验显示，WSRC_DALM算法相比于经典方法有显著的性能提升，尤其是在处理较大类内变化时表现出良好的鲁棒性。" 本文介绍了一种名为WSRC_DALM的改进型加权稀疏表示人脸识别算法，旨在解决传统加权稀疏表示分类方法在获取样本权重和求解L1范数最小化问题时存在的计算效率低下问题。在人脸识别领域，稀疏表示已经成为一种有效的技术，它能够将人脸图像表示为训练样本的线性组合，从而实现分类和识别。 WSRC_DALM算法的核心创新在于采用高斯核函数。高斯核函数是一种常用的核技巧，它可以将输入数据映射到高维空间，使得非线性可分问题在新空间中变得线性可分。在这个过程中，每个训练样本与测试样本之间的相似度（相关性）被计算出来，这些相似度值被用作训练样本的权重。这一步骤优化了样本权重的获取，增强了分类的精度。 接下来，该算法引入了对偶增广拉格朗日乘子法（DALM）。DALM是一种优化工具，常用于解决凸优化问题，特别是L1范数最小化问题。在人脸识别中，L1范数被用来鼓励稀疏解，即大多数系数为零，只有少数几个系数非零，这有助于找出最具代表性的人脸特征。通过DALM，WSRC_DALM算法能够更有效地求解L1范数最小化问题，从而实现测试样本的精确重构和分类。 实验结果在ORL和FEI两个典型人脸数据库上进行了验证。在ORL数据集上，WSRC_DALM算法达到了99%的识别率，相较于基本的稀疏表示分类（SRC）和加权稀疏表示分类（WSRC），识别率分别提升了7%和4.8%，同时计算效率提高了约20倍。而在FEI数据集上，即使面对多姿态变化，WSRC_DALM的人脸识别率也接近92%，显示了其在处理复杂情况下的鲁棒性。 WSRC_DALM算法通过优化权重分配和高效求解L1范数最小化问题，提高了人脸识别的准确性和效率，特别适用于存在较大类内变化的情况，为未来的人脸识别技术提供了有价值的改进思路。