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岭回归人脸识别利用正则单形的顶点对每类人脸进行多元标记,通过投影实现高维人脸特征的降维。该算法首先提取人脸图像的局部二进制(LBP)直方图特征向量,通过主成分分析(PCA)和岭回归对该特征向量进行两次降维。识别阶段利用K-L交叉熵计算标记向量和投影后特征向量的相似性,根据熵值最小原则完成对测试样本的类别判断。实验选取ORL和YALE两个标准人脸库对算法进行测试,结果表明,K-L交叉熵测度比传统的欧氏距离测度获得更高的识别率。