【摘 要】
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该文设计研究了人脸识别储物柜系统,针对影响识别率的因素,采用了压缩感知即结合主成分特征提取的稀疏表示分类算法（SRC）。阐述了主成分分析法（PCA）提取特征向量的工作原理和稀疏
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51105209;61401211;61672290);江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA460004);博士后科学基金项目(2012M511760;2013T60540);中央高校基本科研业务费专项基金项目(30915118804)
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该文设计研究了人脸识别储物柜系统,针对影响识别率的因素,采用了压缩感知即结合主成分特征提取的稀疏表示分类算法（SRC）。阐述了主成分分析法（PCA）提取特征向量的工作原理和稀疏表示分类算法的实现,以及人脸识别储物柜的硬件实现和软件流程。试验结果表明,与传统的识别算法比对,结合压缩感知理论的人脸识别方法,识别率高,对噪声、有部分遮挡物情况的识别效果较好。
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