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字典学习算法被广泛的用于人脸识别。字典的局部一致性及相干性对于字典学习很重要,然而当前很多字典学习算法都没有考虑到字典间的局部一致性,更没有同时将二者用于字典学习,致使学习到的字典的鉴别力不是特别强,进而使得它们的识别性能不是非常理想。针对这个问题,本文提出了一种基于局部一致性和相干性的字典学习算法,并将它用于人脸识别。本算法通过构造局部一致项和相干项学习具有很强鉴别力的字典,并利用学习到的字典重构样本,最终利用重构样本与测试样本间的残差完成分类任务,在AR,ORL和FEI人脸数据库上的实验结果表明