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采用组稀疏表示分类方法时,同类样本同时参与对测试样本的表示,忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法,该方法在块正交匹配追踪算法基础上,将样本间的相干系数作为参数,设置适当的阈值,对每次选取的样本进行判别,剔除与测试样本相关性较差的样本,优化算法的重建性能。在Yale B和ORL的数据库上的实验表明,与原有方法相比,改进后的方法得到的识别率较高,实验结果证明了该方法的有效性。