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針對現有低秩表示（ LRR）算法中全局與局部人臉特征信息融合不足的問題，提出了一種新的人臉識別算法——基于特征化字典的低秩表示（ LRR-CD）。首先，將每張人臉照片表示成一個個特征化字典的集合，然后同時最小化基于訓練樣本的低秩重構特征系數以及與之相對應的類內特征差異。為了獲得高效且具有高判別性的人臉圖像的特征塊重構系數矩陣，提出了一種新的數學公式模型，通過同時求解訓練樣本中相對應的特征塊以及對應的類內特征差異詞典的低秩約束問題，盡可能完整地保留原始高維人臉圖像中的全局和局部信息，尤其是局部類內差異特征。另外，由于對特征塊中信息的充分挖掘，所提算法對于一般程度上的面部遮擋和光照等噪聲影響具有良好的魯棒性。在AR、CMU-PIE和Extended Yale B人臉數據庫進行多項對比實驗，由實驗結果可知LRR-CD相較于對比的稀疏表示（SRC）、協從表示（CRC）、低秩表示正規切（LRR-NCUT）和低秩遞歸最小二乘（LRR-RLS）算法在平均識別率上有2. 58 - 17. 24個百分點的提高。實驗結果表明LRR-CD性能優于與之對比的算法，可以更高效地用于人臉全局和局部特征信息的融合，且具有優艮的識別率。
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