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在复杂的非人脸成分干扰以及训练样本过大、训练样本之间相似度较高的条件下，原始稀疏表示分类（SRC）算法识别准确率较低。针对上述问题，提出一种基于主动表观模型的稀疏聚类（CS-AAM）人脸识别算法。首先，利用主动表观模型快速、准确地对人脸特征点进行定位，获取主要人脸信息；然后，对训练样本进行K-means聚类，将相似程度高的图像分为一类，计算聚类中心，将该中心作为原子构造过完备字典并进行稀疏分解；最后，计算稀疏系数和重构残差对人脸图像进行分类、识别。将该算法与最近邻（NN）、支持向量机（SVM）、稀疏表示分类（SRC）、协同表示分类（CRC）人脸识别算法在ORL和Extended Yale B人脸数据库上对不同样本数及不同维数的人脸图像分别进行识别率测试，在相同样本数或相同维数情况下CS-AAM算法识别率均高于其他算法。在ORL人脸库中选取样本数为210时，相同维数条件下CS-AAM算法识别率为95. 2%；在Extended Yale B人脸库上选取样本数为600时，cs-AAM算法识别率为96. 8%。实验结果表明，该算法能够有效地提高人脸图像的识别准确率。
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