《表1 不同维度不同零元下识别准确率单位：》

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《重加权稀疏主成分分析算法及其在人脸识别中的应用》

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实验中首先选取每个人物的8张照片作为匹配集，匹配集中共320张图片，将匹配集中的图片使用重加权稀疏主成分算法和主成分分析算法进行降维处理，并获取数据降维之后的方差，之后选取需要识别的人脸照片，将待识别照片使用同样的方法进行降维，最后将降维后的照片在匹配集中通过最小距离法进行匹配，从而实现人脸识别的目的。其中识别准确率按照测试集中所有被正确识别的图片数目占比进行计算，实验中分别将图片维数控制在10，20，30，40，50，60，70，80，90和100，在每一维度下分别控制零元的个数为0，10，20，30，40，50，100，150，以此观察对应的识别准确率和总方差，如表1和表2所示。