【摘 要】
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在人脸识别中，每类数据分别位于由字典形成的高维空间中的多个低维线性子空间，考虑到这一结构信息对识别起到一定支持作用，利用块结构稀疏表示进行人脸识别。针对训练图像不能涵
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61071199);河北省自然科学基金(No.F2010001297)
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在人脸识别中，每类数据分别位于由字典形成的高维空间中的多个低维线性子空间，考虑到这一结构信息对识别起到一定支持作用，利用块结构稀疏表示进行人脸识别。针对训练图像不能涵盖测试条件下的人脸变化这个问题，提出基于样本一扩展差分模板的联合双稀疏表示识别算法。它通过构造样本一扩展差分模板来表示训练样本与测试样本之间可能存在的差异，这些类内差异信息可被不同的类别所共享，即任何一类人脸图像的类内差异可表示为其他类别类内差异图像的原子稀疏线性组合。这样识别问题被转换为在训练样本空间和扩展差分模板空间寻找测试样本的块稀疏与
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