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由于稀疏表示方法在人臉分類算法中的成功使用，在此基礎上提出了一種更為有效的基于稀疏表示（SRC）和彈性網絡相結合的分類方法。為了加強樣本間的協作表示能力以及增強處理強相關性變量數據的能力，基于迭代動態剔除機制，提出一種結合彈性網絡的稀疏分解方法。通過采用訓練樣本的線性組合來表示測試樣本，并運用迭代機制從所有樣本中剔除對分類貢獻度較小的類別和樣本，采用Elastic Net算法來進行系數分解，從而選擇出對分類貢獻度較大的樣本和類別，最后根據計算相似度對測試樣本進行分類。在ORL、FERET和AR三個數據集進行了許多實驗，實驗結果顯示算法識別率分別達到了98. 75%、86. 620-/0、99. 720-/0，表明了所提算法的有效性。所提算法相比LASSO和SRC-GS等方法，在系數分解過程中增強了處理高維小樣本和強相關性變量數據的能力，突出了稀疏約束在該算法中的重要性，具有更高的準確性和穩定性，能夠更加有效地適用于人臉分類。
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