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摘要：针对协同表示算法在小样本情况下识别率较好，但在样本充足情况下识别率偏低的问题上，通过研究协同表示算法中字典构成，提出利用多尺度二值（MB—LBP）算子构造伪样本来改进字典构成的方法，使其识别率得到提高。实验结果表明，在不同数量样本情况下，该优化算法识别率比协同表示算法高1％-3％，与稀疏表示算法相比正确识别率提高了2％-18％；在遮挡情况下比较协同表示算法其识别率提高了3％～10％。