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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）、協同表示分類（CRC）人臉識別算法在ORL和Extended Yale B人臉數據庫上對不同樣本數及不同維數的人臉圖像分別進行識別率測試，在相同樣本數或相同維數情況下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為210時，相同維數條件下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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