【摘 要】
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针对现有低秩表示（LRR）算法中全局与局部人脸特征信息融合不足的问题，提出了一种新的人脸识别算法——基于特征化字典的低秩表示（LRR-CD）。首先，将每张人脸照片表示成一个个特征化
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11241005)~~
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针对现有低秩表示（LRR）算法中全局与局部人脸特征信息融合不足的问题，提出了一种新的人脸识别算法——基于特征化字典的低秩表示（LRR-CD）。首先，将每张人脸照片表示成一个个特征化字典的集合，然后同时最小化基于训练样本的低秩重构特征系数以及与之相对应的类内特征差异。为了获得高效且具有高判别性的人脸图像的特征块重构系数矩阵，提出了一种新的数学公式模型，通过同时求解训练样本中相对应的特征块以及对应的类内特征差异词典的低秩约束问题，尽可能完整地保留原始高维人脸图像中的全局和局部信息，尤其是局部类内差异特征。另外
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