基于lp范数和融合字典的人脸识别算法：高效与鲁棒性提升

本文主要探讨了一种创新的基于lp范数（0<p<1）和融合字典的人脸识别算法，针对传统人脸识别算法在光照、遮挡和采样不足等条件下识别精度低、处理速度慢的问题进行了改进。lp范数是一种在信号处理和机器学习中广泛应用的工具，其能够有效捕捉数据的稀疏特性，有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。 首先，算法的核心在于构建融合字典。通过将训练样本矩阵分解，算法将每个类别的样本特征集合并到一个统一的字典中，这个字典由两个部分组成：类中心矩阵，代表每个类别样本的平均特征；类内变化矩阵，反映了同一类别内部的特征变异。这种融合字典的设计旨在捕捉人脸图像中的多样性和不变性，增强对不同光照条件和遮挡的适应性。 接着，算法采用lp范数（通常选择0<p<1的情况）作为优化目标，寻找测试样本在融合字典下的稀疏表示。相比于传统的欧氏范数，lp范数更倾向于选择少数关键特征来近似输入，这有助于降低噪声的影响，提高识别精度，并且有利于处理复杂场景中的挑战。 实验结果显示，该算法在保持较高识别率的同时，显著提升了运行速度。与目前同类中最快速的基于lp范数（0<p<1）稀疏编码的人脸识别算法SRCP相比，该算法在处理单张图像时的速度提高了1.39倍，这在实际应用中具有很高的实用价值。 关键词包括：人脸识别、lp范数、融合字典和稀疏表示，这些都是本文研究的关键技术点。文章引用了中图分类号TP391.4，表明研究属于计算机视觉和模式识别范畴，并遵循文献标识码A，DOIs为10.3969/...，强调了其在学术界的引用标准。 总结来说，本文提出了一种有效的解决方案，通过结合lp范数和融合字典，改进了人脸识别算法的性能，为在光照、遮挡和采样受限环境下的人脸识别提供了新的思路和技术支持。这项工作对于提高人脸识别系统的实用性、稳定性和效率具有重要意义。