一种快速的人脸识别算法

　　人脸识别技术作为生物识别技术的一个重要领域，近年来取得了显著发展，已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域，具有巨大的潜在应用前景。

　　针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题，提出了一种快速的人脸识别算法-RPCA_CRC。首先，将人脸训练样本对应的矩阵Do分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E；其次，以低秩矩阵D为基础，得到测试样本的协同表征；最后，通过重构误差进行分类。相对于基于稀疏表征的分类（ SRC）方法，所提算法运行速度平均提高25倍；且在训练样本数不完备的情况下，识别率平均提升30%。实验证明该算法快速有效，识别率高。