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资源说明：针对非对称局部二值模式（AR-LBP）提取的人脸特征有限，以及协同表示分类（CRC）人脸存在的类间干扰，提出以多层AR-LBP特征及联合韦伯局部描述子（WLD）特征进行补充，并以增加CRC中稀疏性来降低类间干扰。提取人脸图像的多层AR-LBP特征并级联，与从原图像提取的WLD特征级联得到多层AR-LBP与WLD融合特征，采用稀疏增强的协同表示分类（SA-CRC）完成人脸分类。在ORL、Yale和GT公开人脸库上，提出的多层AR-LBP与WLD特征融合算法与AR-LBP特征提取算法、WLD特征提取算法以及多层LBP与HOG特征融合算法相比，识别正确率提高了0.7%~42.6%；当利用SA-CRC取代CRC后，识别正确率进一步得到提高。
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