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當前的人臉識別算法在理想環境下的識別正確率高，自適應能力強;但是在非理想環境下，人臉識別正確率急劇下降。為了提高人臉識別結果的穩定性，設計了稀疏表示和支持向量機相融合的非理想環境人臉識別算法。首先，提取非理想環境人臉的特征，并構建非理想環境人臉識別的特征字典;然后，采用特征字典對非理想環境亼臉識別訓練樣本和測試樣本進行處理構建非理想環境人臉識別的學習樣本;最后，采用攴持向量機建立非理想環境人臉識別的分類器來對非理想環境人臉進行識別，并采用多個標準人臉數據庫對所提非理想環境人臉識別算法進行測試。文中算法的非理想環境亼臉識別正確率高，誤識率和拒識率低，相對于其他人臉識別算法，其更適應環境的變化，對非理想環境人臉識別的整體效果更優，而且提高了非理想環境人臉識別的效率，具有十分明顯的優越性。
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