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雙向二維主成分分析（（2D）2PCA）易受異常值影響，魯棒性差，且所提取的特征向量是非稀疏的。針對(duì)上述不足，提出基于L1范數(shù)的稀疏雙向二維主成分分析方法（2D）2 PCA-LI S。在（2D）2PCA目標(biāo)函數(shù)中加入L1范數(shù)約東，以提高算法的抗干擾能力，同時(shí)引入彈性網(wǎng)約束，通過Laso與 Ridge懲罰函數(shù)實(shí)現(xiàn)稀疏性。在 Feret和Yale數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行基于最近鄰的人臉分類、人臉重構(gòu)和基于粒子群優(yōu)化SVM參數(shù)的人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，相較于2DPCA、（2D）PCA、（2D）2PCA-L1等主成分分析方法，該方法能準(zhǔn)確提取人臉主要信息，人臉識(shí)別和人臉重構(gòu)效果較好。
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