摘要:随着社会的逐渐发展，各种技术的出现，人们的生活质量不断的提高，不论是官方还是个人的安全问题引起了大家极大的重视，而如何能迅速准确的对某人的身份进行识别成为了重中之重。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别便可以满足人类的这一要求，为了满足这一条件，人们研究出了各种算法来对人脸进行识别，其中稀疏表示算法非常重要，该算法对特征提取不敏感等问题有了很好的解决办法，所以基于稀疏表示的人脸识别技术，以其简单的理论基础和优秀的鲁棒性能，受到众多国内外研究者们的关注。

因此，近年来基于稀疏表示的人脸识别受到了极大的重视，在科学研究中不断进步,并已有初步的工业与商业应用。本文介绍了稀疏表示的定义和背景，详细地探讨和分析了现阶段的研究成果，对稀疏表示的特定算法进行了调研，对稀疏表示有了一个全面的认知与诠释，同时通过将稀疏表示算法与其它表示算法相比较，表明了稀疏表示算法对于人脸识别的重要性。

关键词：稀疏表示；人脸识别；特征提取

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1引言-1

1.2课题背景以及意义-1

1.3 国内外发展状况-2

1.3.1 国内发展状况-3

1.3.2 国外发展状况-4

1.4 本设计主要工作内容-5

1.5 章节安排-5

2 人脸识别相关算法-7

2.1核协同表示（KCR）-7

2.2 KCR框架的推广-7

2.3 SVM算法-8

2.4协同表示-9

3 稀疏表示方法-12

3.1 简介-12

3.2 稀疏模型-12

3.3 算法优缺点-15

3.4 小结-15

4 实验结果-16

4.1 人脸数据库-16

4.2 实验结果-17

结    论-20

参 考 文 献-21

致    谢-22