【摘 要】
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完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果，它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中，由于受光照、遮挡等因素的影响，测试样本并不能通
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271349,61370174);中央高校基本科研业务费专项资金(WH1114030,WH1214015)
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完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果，它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中，由于受光照、遮挡等因素的影响，测试样本并不能通过训练样本的线性组合得到很好的稀疏重构。本文提出了基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法，借助核技巧，将数据样本和字典集映射到高维的未知空间，以解决特征的非线性相似问题。在核空间对数据样本进行稀疏重构，得到数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式从而提高识别率，而Metaface字典学习框架的引入可以得到更加精炼的字典，从全局上提
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