摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在身份验证、安全监控等领域发挥着至关重要的作用。
传统的彩色人脸识别方法通常只关注单一视角下的人脸信息，忽略了多视角信息所提供的互补性。
此外，现有方法大多依赖于大量的有标签数据进行模型训练，而获取大量的有标签数据成本高昂且费时。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于半监督多视图不相关字典学习的彩色人脸识别技术。
该技术首先利用多视图学习的思想，从不同视角提取彩色人脸图像的特征信息，构建多视图数据表示。
然后，采用不相关字典学习方法，分别学习每个视图的字典，并通过共享表示系数的方式，将不同视图的特征信息进行融合。
最后，引入半监督学习策略，利用少量有标签样本和大量无标签样本进行模型训练，提高模型的泛化能力。
实验结果表明，本文提出的方法在彩色人脸识别任务上取得了良好的效果，有效提升了识别精度。
关键词：彩色人脸识别；多视图学习；不相关字典学习；半监督学习；特征融合
随着信息技术的快速发展，人脸识别技术作为一种便捷、高效的身份验证方式，受到了学术界和工业界的广泛关注。
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