摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到广泛关注和研究。
协同表示和线性回归是两种经典的人脸识别方法，各自具有独特的优势。
协同表示方法利用训练样本的线性组合来表示测试样本，具有较高的识别率和鲁棒性；而线性回归方法则试图找到一个线性映射，将人脸图像映射到低维特征空间，从而实现分类。
本综述首先介绍人脸识别、协同表示和线性回归的基本概念，然后回顾了协同表示和线性回归在人脸识别中的研究现状，包括经典算法、改进方法以及优缺点分析。
接着，重点阐述了协同表示与线性回归相结合的人脸识别方法，并对相关研究工作进行了综述，包括结合策略、算法流程和性能比较。
最后，总结了协同表示与线性回归相结合的人脸识别方法的优势和面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：人脸识别；协同表示；线性回归；特征提取；模式识别
##1.1人脸识别
人脸识别是指利用计算机技术，从静态图像或动态视频序列中识别或验证一个人的身份。
作为一种重要的生物特征识别技术，人脸识别具有非接触性、非侵犯性、用户友好等优点，近年来在身份认证、安全监控、人机交互等领域得到越来越广泛的应用。
##1.2协同表示
协同表示是一种基于信号稀疏表示理论的人脸识别方法。
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