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局部遮挡人脸识别有利于摆脱当前人脸识别的既定条件限制,适应更多的生物识别场景,针对现有研究成果在遮挡人脸识别时表现出的盲目性与非确定性,提出了结合低秩稀疏与网络学习的人脸识别算法。算法结合了低秩稀疏与鲁棒计算,通过构建人脸学习库,为遮挡部分图像的特征分析提供依据,低秩稀疏处理能够尽可能全面的搜索图像分类,网络学习处理能够尽可能优化人脸特征学习库。算法首先引入核范数与误差矩阵构建低秩矩阵模型,同时引入稀疏误差矩阵,以获得更多的分类信息;然后利用拉格朗日对低秩稀疏模型进行寻优计算,根据最优低秩映射矩阵得