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摘要
目的 为了提升人脸识别的性能，提出一种将局部敏感性稀疏和分组稀疏相结合的人脸识别方法。方法 同时学习人脸图像分组稀疏性和数据局部性，不仅考虑了训练数据字典的分组结构信息，也整合了数据的局部性，学习更多的可判别稀疏表示系数用以人脸识别。实验在ORL,AR和Extended Yale B数据库上进行仿真测试。结果 仿真结果表明，在ORL数据库上，提出方法在50%训练百分比设置下实现了98.000%的识别性能，在AR数据库上，提出方法在不同PCA降维设置下最高可以实现优于SRC算法5.008%的识别性能，在Extended Yale B数据库上，提出方法在特征维数为130时可以实现96.626%识别性能。结论 采用该方法能够对不同姿态、光照、表情变化具有较强鲁棒性，提升人脸识别的性能，实际应用效果好。
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单位安徽邮电职业技术学院
