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在復雜的非人臉成分干擾以及訓練樣本過大、訓練樣本之間相似度較高的條件下，原始稀疏表示分類（SRC）算法識別準確率較低。針對上述問題，提出一種基于主動表觀模型的稀疏聚類（CS-AAM）人臉識別算法。首先，利用主動表觀模型快速、準確地對人臉特征點進行定位，獲取主要人臉信息；然后，對訓練樣本進行K-means聚類，將相似程度高的圖像分為一類，計算聚類中心，將該中心作為原子構造過完備字典并進行稀疏分解；最后，計算稀疏系數(shù)和重構殘差對人臉圖像進行分類、識別。將該算法與最近鄰（NN）、支持向量機（SVM）、稀疏表示分類（SRC）、協(xié)同表示分類（CRC）人臉識別算法在ORL和Extended Yale B人臉數(shù)據(jù)庫上對不同樣本數(shù)及不同維數(shù)的人臉圖像分別進行識別率測試，在相同樣本數(shù)或相同維數(shù)情況下CS-AAM算法識別率均高于其他算法。在ORL人臉庫中選取樣本數(shù)為210時，相同維數(shù)條件下CS-AAM算法識別率為95. 2%；在Extended Yale B人臉庫上選取樣本數(shù)為600時，cs-AAM算法識別率為96. 8%。實驗結果表明，該算法能夠有效地提高人臉圖像的識別準確率。
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