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針對人臉識別中在分類器判別時沒有充分利用類間差異的問題，提出一種補集零空間（CNS）算法，并進一步提出結合CNS算法與最近空間距離的人臉識別算法——補集零空間與最近空間距離算法（CNSD）。首先，在訓練樣本中，對每一種類別的人臉樣本，構建其子空間并計算其補集的零空間；其次，計算測試樣本與所有子空間和補集零空間的距離，找到最小的子空間距離與最大的補集零空間距離對應的類別，將其判別為測試樣本的類別。算法在ORL與AR人臉數據集上進行了測試，當訓練樣本數較小時，CNS算法與CNSD算法識別率遠高于最近鄰分類器（NN）算法、最近空間距離（NS）算法、最近最遠空間距離（NFS）算法；訓練樣本數較大時，CNS算法與CNSD算法識別率也略高于NN算法、NS算法、NFS算法。實驗結果表明，所提算法能充分利用圖像的類間差異，提高人臉識別的成功率。
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