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两阶段测试样本稀疏表示算法(TPTSR)没有考虑到训练样本的空间信息,为了解决这一问题,本文提出一种新的算法WTPTSR,该算法首先计算测试样本与所有训练样本的核距离,然后将高斯核距离作为权值加在对应的训练样本上,最后运用TPTSR算法在新的训练样本空间上进行分类。通过在orl人脸库与yale人脸库中的大量实验,证明提出的算法具有更好的识别率。