单样本人脸识别线性回归分类

对线性回归分类器在单样本人脸识别中的应用进行研究,提出使用稀疏表示结合线性回归分类的方法对单样本人脸进行识别,并对该方法进行分析和评论。计算单个训练样本在辅助样本集上的稀疏表示,选出和训练样本近邻的几个人脸,计算这些样本的类内变化,将它们和训练样本一起构成人脸模型,使用线性回归分类器进行分类。在AR和FERET人脸库上的实验验证了该方法的有效性。