强壮的人脸识别系统，发表于cvpr2011年，程序是应用matlab实现-Recently the sparse representation (or coding) based classifi cation (SRC) has been successfully used in face recognition. In SRC, the testing image is represented as a sparse linear combination of the trai

人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin

基于稀疏表示来实现图像的目标识别的几种算法-Image based on sparse representation to achieve the objectives identified several algorithms

用于脸部识别时，使用基于像素和区域的图像特征核的稀疏表示的识别算法。-When used in face recognition using image recognition algorithm based on feature pixel and regional nuclear sparse representation.