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常用分类算法对人脸图像在不同光照条件下的识别效果较不理想。设计了一种新颖的基于马氏距离(Mahalanobis Distance)的人脸识别分类算法(Mahalanobis Distance based Sparse Representation Classification,MSRC)。该算法框架基于稀疏表示原理,通过引入马氏距离和乔里斯基分解(Cholesky decomposition)求出最优稀疏解向量,最终实现人脸特征分类识别。算法首先求解基于马氏距离的最小L1范数,进而对测试样本实现稀疏