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社保机构在发放养老保险的过程中，为了防止出现养老金冒领的情况，常常会采用人脸认证系统对人员进行认证。以往的人脸认证方法只是单纯地将测试人脸与数据库里指定身份下的训练样本进行比对，计算两者的相似度，并没有考虑相似度在整个训练样本集上的分布情况。本文将稀疏表征(Sparse Representation)的方法应用到人脸认证系统中来，提出了稀疏表征的相似度准则SRS。结合Randomfaces、Eigenfaces、Fisherfaces和Laplacianfaces四种特征抽取的方法在YaleA、ExtendedYak B、AR等6个人脸数据集上进行实验，与夹角余弦方法在认证精度上进行了比较。实验结果表明样本类别数多的情况下，稀疏表征的人脸认证方法有更高的认证精度。