2011 CVPR Meng Yang 的文章《Robust Sparse Coding for Face Recognition》。
回顾这篇文章是因为和昨天在看的同作者的文章实在太像了，差别只在目标函数正则项中对于系数α的限制不同。
我好像有点理解了为什么就算再简单的目标函数也要经过各种近似，迭代，概率统计推理等一系列看得云里雾里的理论铺垫才能给出。
因为给出目标函数并不是目的，目的是给你单薄的目标函数穿上华丽的衣服，是告诉别人你的衣服用了什么材料，设计了怎样的款式才能使你的目标函数穿上后变得丰满。
这好像和我们从小就培养的归纳概括，提炼中心思想的能力不同。化简为繁比去繁留简更难。
文中的实验做了遮挡和噪声的情况，对于有污染的人脸图像是通过目标函数来增加鲁棒性的。