重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，重庆 400044
鉴于人为选取近邻大小和权重矩阵对局部保持投影 (LPP)算法的高维人脸图像特征提取有较大影响，结合稀疏表示原理提出了一种稀疏相似保持 (SSP)算法。 SSP算法利用稀疏表示，在全局结构中自适应地选取数据间的相似关系，构建非负稀疏关系图，在低维空间中保持高维原始数据的内在稀疏特性不变，能有效地提取出低维鉴别特征。在 Extend Yale B、CMU PIE人脸数据库上进行实验，其识别率分别达到了 87.35%、90.09%，验证了算法的有效性。
人脸识别 局部保持投影 稀疏图 稀疏相似保持 face recognition locality preserving projection sparse graph sparse similarity preserving
