基于虚拟样本的加权稀疏表示人脸识别研究

实际的人脸识别系统常常会面临小样本问题，为了提高在小样本情况下人脸识别的分类正确率，提出一种基于虚拟样本的高斯加权稀疏表示的人脸识别方法。该方法首先利用人脸的对称性来构造虚拟训练样本，扩充训练样本集；然后，对每个测试样本，利用高斯核距离度量该测试样本和各个训练样本的相似性关系，并将该高斯核距离作为训练样本的权值来形成加权的训练样本集：最后，利用稀疏表示方法进行人脸的识别分类。实验结果比较分析表明，该方法在小样本情况下可以获得更好的识别效果。