一种优化自正则化非负编码的图像集人脸识别方法

针对图像集分类中无法确保特征空间的每个位置上的良好性能的问题,提出一种优化自正则化非负编码方法。首先,将图像集由萁样本图像和从样本获得的仿射包联合表示,并将其集间距离表示为自正则化非负约束的仿射包的最近点间的距离;然后,通过维度加权马氏距离进行度量;最后,利用K近邻分类器完成人脸分类。结果表明:在UCSD/Honda明星数据集上针对灰度像素值模式的实验相比其他几种较为新颖的识别方法具有更好的识别性能。