《表1 3个国外常见的人脸数据库基本参数》

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《一种用于图像识别的稀疏增强概率协同表示分类算法》

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针对本研究建立的人脸辨识算法，需要测量标准评估算法，人脸图像数据库能够提供在不同环境变化下的人脸信息，通过光源、表情、年龄等脸部的变化，建立起一个复杂的人脸辨识系统。完整的数据库会提供标准的测试流程，对于样本可定义为三部分:训练组（Train Set）代表提供系统用来训练特征空间；注册组（Target Set）使系统定义对象类别；测试组（Query Set）用来评估系统效能。本研究选择FERET、Multi-PIE、FRGC 3个常见的国外人脸数据库评估人脸识别算法的性能，三者在实验测试上都有包含光源变化、表情。通过以上3个数据库来考虑本研究的人脸识别算法在不同光源条件下的效果，同时与传统的稀疏表示算法进行对比，表1为3个数据库的基本参数。