摘要：为了进一步提高基于协从表示的人脸识别系统的 性能,在概率协从表示（ProCRC）算法和字典学习的基础上提出了一 种基于Gist特征和ProCRC的GL-PCRC人脸识别算法。首先提取每副人脸图像的G ist特征,再把人脸图像的Gist 特征采用线性判别算法（LDA）方法投影到最优判别子空间,使得到的LDA特征拥有最小的类内 离散度以及最大的类间离散度；然后利用 LC-KSVD方法对LDA特征进行迭代训练从而得到新的学习字典；继而通过ProCRC算法快 速得到稀疏系数；最后通过计算测 试样本属于各个类别的概率进行分类。分别在ORL和扩展的YaleB人脸库上进行实验检测的 结果表明,与传统的协从表示方法 相比,本文给出的方案可以使人脸识别系统的性能得到显著的提升。

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