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传统的人耳识别算法在人耳图像遮挡、噪声和人耳多姿态变化中表现出低识别率,近年来稀疏表示在模式识别领域中取得了很好的成果。决定稀疏分类器识别精确度的因素主要是稀疏解的稀疏度,而稀疏度的估计就是稀疏向量中非0元素的估计,即向量L_0范数。因此在人耳稀疏分类算法的研究中引入L_0范数稀疏约束。采取基于SRC(sparse representation-based classification)稀疏模型,选取对人耳姿态变化具有强鲁棒性的特征逼近过完备字典,然后使用OMP(orthogonal matchin