一种改进协同表示字典的人脸识别方法

针对协同表示算法在小样本情况下识别率较好,但在样本充足情况下识别率偏低的问题上,通过研究协同表示算法中字典构成,提出利用多尺度二值(MB-LBP)算子构造伪样本来改进字典构成的方法,使其识别率得到提高。实验结果表明,在不同数量样本情况下,该优化算法识别率比协同表示算法高1%~3%,与稀疏表示算法相比正确识别率提高了2%~18%;在遮挡情况下比较协同表示算法其识别率提高了3%~10%。