基于稀疏表示的高噪声人脸识别及算法优化

？为提高基于稀疏表示人脸识别的速度和抗噪性能，研究了交叉花束(cab)模型及压缩感知重构算法。针对重构算法中的大矩阵求逆，提出快速正交匹配追踪(fomp)算法，可将运算量较高的矩阵求逆运算转变为轻量级向量矩阵运算。为增加高噪声图片的有效信息量，提出几种实用且有效的方法，并通过实验验证这些方法都能提高高噪声人脸识别率，可识别的噪声比例提高到75%，具有一定的实用价值。