1.一种基于多视图鉴别线性表示保留投影的彩色人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对每个彩色分量图像训练样本，使用与其同类的其他彩色分量图像训练样本来线性表示该样本，获得相应的线性表示系数；

步骤2，对所有彩色分量图像训练样本及其线性表示进行多视图的鉴别分析，获得最优线性投影向量；

步骤3，得到投影后的训练样本特征集和待识别样本特征，计算待识别样本特征到每一个训练样本特征的距离，将待识别样本归到距离最小的那个训练样本所在的类；

所述的步骤1中，通过求解公式(I)获得彩色分量图像训练样本 的线性表示系数其中，X＝{XR,XG,XB}表示包含R、G、B三个彩色分量的彩色人脸图像训练样本集，表示包含c个类别的i分量图像训练样本集， 表示Xi中第p个类别的训练样本集， 中包含Np个训练样本， 表示Xi中第p个类别的第q个训练样本，i＝R,G,B，j＝R,G,B，p＝1,2,…,c，q＝1,2,…,Np，Rd表示d维的实向量集合；

令

d

所述的步骤2中，通过求解公式(II)获得最优线性投影向量vR,vG,vB∈R：其中，

所述的步骤3中，具体做法如下：

投影后的训练样本特征集表示为

对于一个待识别的彩色人脸图像样本y＝{yR,yG,yB}，yi∈Rd表示y的i分量图像样本，i＝R,G,B；投影后的待识别样本特征表示为计算Zy到每一个训练样本特征的距离，将待识别样本归到距离最小的那个训练样本所在的类。