【摘 要】
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在基于稀疏表示的人脸识别算法的基础上，利用切比雪夫矩在图像重建及抗噪声方面的良好性能，提出了一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法，对有无加性噪声干扰的人脸图像进
【机 构】
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东南大学生物科学与医学工程学院,东南大学影像科学与技术实验室,南京信息工程大学计算机与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61073138,61103141);教育部博士点基金资助项目(20110092110023)
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在基于稀疏表示的人脸识别算法的基础上，利用切比雪夫矩在图像重建及抗噪声方面的良好性能，提出了一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法，对有无加性噪声干扰的人脸图像进行识别．给出了详细的数学推导过程和算法实现步骤，并通过实验对算法进行了验证．针对扩展的YaleB人脸库和AR人脸库的识别结果表明，当特征空间维数为496时，该算法在不同光照条件和不同表情条件下的识别率分别为98．33％和88．72％，在添加椒盐噪声后像素破坏比例小于60％的条件下识别率为100％．与基于随机脸的最近邻分类法、最近子空间分类法及
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