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特征表示是人臉識別的關鍵問題，由于人臉圖像在拍攝過程中受光照、遮擋、姿勢等因素的影響，如何提取魯棒的圖像特征成了研究的重點。受卷積網絡框架的啟發，結合K-means算法在卷積濾波器學習中所具有的效果穩定、收斂速度快等優點，提出了一種簡單有效的人臉識別方法，主要包含三個部分：卷積濾波器學習、非線性處理和空間平均值池化。具體而言，首先在訓練圖像中提取局部圖像塊，預處理后，使用K-means算法快速學習濾波器，每個濾波器與圖像進行卷積運算；然后通過雙曲正切函數對卷積圖像進行非線性變換；最后利用空間平均值池化對圖像特征進行去噪和降維。分類階段僅采用簡單的線性回歸分類器。在AR和ExtendedYaleB數據集上的評估實驗結果表明所提方法雖然簡單卻非常有效，而且對光照和遮擋表現出了強魯棒性。
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