技术总结
本发明公开一种基于联合表示分类的人脸集识别方法，主要解决传统方法不能考虑样本间的相关关系及每次只能编码和识别一张人脸图像的问题；其具体步骤为：(1) 预处理训练和测试人脸图像集；(2) 给定参数及变量初始化；(3) 求解模型极小化问题获得编码矩阵；(4) 计算表示误差并分类测试人脸集；本发明考虑了不同样本之间的相关性，将传统人脸表示的向量编码扩展为矩阵编码，使之一次能够同时编码和识别多张人脸图像集，显著降低了算法时间和计算复杂度并提高了人脸识别率，更利于大规模人脸识别或检索及其并行化。
技术研发人员：王丽平;罗爱文;陈松灿;
受保护的技术使用者：南京航空航天大学;
技术研发日：2016.02.29
技术公布日：2016.07.13