基于压缩感知的改进型人脸识别算法的研究

基于压缩感知的改进型人脸识别算法的研究基于压缩感知的改进型人脸识别算法的研究摘 要：人脸识别算法在当前计算机视觉领域中具有广泛应用，但传统的人脸识别算法存在计算复杂度高、存储开销大等问题。本文以压缩感

基于压缩感知的改进型人脸识别算法的研究 基于压缩感知的改进型人脸识别算法的研究 摘要：人脸识别算法在当前计算机视觉领域中具有广泛应用，但传 统的人脸识别算法存在计算复杂度高、存储开销大等问题。本文以压缩 感知理论为基础，提出一种改进型人脸识别算法，通过对人脸图像进行 稀疏表示和稀疏重构，实现对人脸的高效识别。实验结果表明，该算法 在准确率与效率上均有显著优势。 1. 引言 人脸识别技术是一种通过对人脸图像进行分析和处理来识别人体身 份信息的方法。随着社会的发展和科技的进步，人脸识别技术被广泛应 用于安防、金融、交通等领域。传统的人脸识别算法主要采用特征提取 和匹配的方式，但由于图像数据的高维特征和复杂计算，使得传统算法 的计算复杂度高、存储开销大，对硬件要求较高。 2. 相关工作 压缩感知是一种利用稀疏表示和压缩采样的理论，能够从少量的样 本中还原出高质量的原始信号。在人脸识别领域，有研究者提出利用压 缩感知理论对人脸图像进行重构和识别，取得了不错的效果。但是现有 的压缩感知算法在处理人脸识别问题时存在一些问题，如在低信噪比环 境下的精度不高、计算复杂度相对较高等。 3. 基于压缩感知的人脸识别算法 本文提出一种基于压缩感知的改进型人脸识别算法，该算法主要包 括以下几个步骤： 步骤一：数据采集和预处理。收集人脸图像数据集，并对数据进行 预处理，包括图像归一化、去噪等。 步骤二：稀疏表示。利用稀疏表示理论将人脸图像表示为一个稀疏