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本文探讨了一种基于低秩矩阵恢复的字典优化设计,结合分块相似性嵌入稀疏编码,采用图像非重叠分块进行人脸关键部位图像子块的获取,对图像相应子块的最大相似值进行训练、测试,并对图像间相似性进行评估,同时将其嵌入稀疏编码中,使人脸图像识别匹配得到实现。测试表明,与PWSRC相比,采用低秩矩阵,对LR_PWSRC恢复进行字典优化设计,能有效的对表情、光照等细节的干扰因素进行规避,对非重叠分块对遮挡加以抑制,对人脸特征表达进行很好的优化。