摘要：一直以来，小样本问题是人脸识别应用面临的一大难题。针对在实际人脸识别过程中存在的样本不足的问题，首次提出基于QR分解重构虚拟训练样本的算法。该算法使用Q与R的部分信息构造出与原始人脸图像具有一定差异性的虚拟样本，增加了人脸图像更多可能性变化的有效特征，扩大了训练样本集，然后对原始样本和虚拟重构样本协同表示的结果进行加权融合，选取最优权重组合，调整原始样本与虚拟样本对结果的影响比重，得到正确识别率。以ORL、FERET和AR三大人脸数据库对算法进行实验验证。实验结果表明，此算法能够取得较高的识别准确率。

关键词：人脸识别 qr分解 虚拟样本 协同表示 

单位：贵州大学计算机科学与技术学院; 贵州贵阳550025