L₂,₁范数稀疏约束的二值特征学习人脸识别
来源：计算机应用与软件杂志2025年第11期北京时间：
作者：王鹤澎, 睢明聪, 孙伟杰, 叶学义
摘要：针对现有面向人脸识别的二值特征学习算法对原空间特征不作区分的问题，提出一种引入基于L₂,₁范数的稀疏约束嵌入到二值特征学习，在迭代中利用该约束来诱导产生结构稀疏的投影矩阵，从而提高重要特征的贡献度，减少次要特征的影响。同时考虑到所产生的计算耗费，利用训练集去中心化代替目标函数的比特平衡项以简化计算，并给出其合理性证明以及目标函数的求解迭代式子。实验结果表明，相比于其他同类算法，该算法在FERET、CAS-PEAL-R1和LFW三个公开的人脸库上取得了更好的效果。
关键词：二值特征学习, L₂,₁范数稀疏约束, 人脸识别
