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TPTSSR方法是一种基于L2范数的稀疏表示方法,在人脸识别中获得了成功的应用。然而,当训练样本较少时,TPTSSR方法就不能够正确有效地给出测试样本的稀疏表示,致使识别性能急剧下降,并且该算法对最近邻数M的取值也比较敏感。为了提高算法的识别性能和鲁棒性,本文通过增加噪声样本来解决训练本集不充分的问题。基于ORL、Yale、AR和FERET人脸库上的实验结果表明,所建议的策略提高了算法的识别性能和增强了其鲁棒性。