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稀疏表示在人脸识别中取得了重大的突破。作为该领域的研究之一,FDDL字典学习寻找一组不含冗余噪声等未确定因素的基,在对测试样本线性重构和分类方面都起到关键性作用;混合稀疏分类模型既实现了整体稀疏性,也考虑了不同类的字典原子之间的关系。将两者进行结合,在ORL库上的实验结果表明,此方法可显著提高识别率。