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稀疏表示技术的引入可有效解决降维处理对图参数的依赖,但这类降维方法不能同时兼顾稀疏重构和样本数据的邻近性问题.针对该问题,本文提出了一种基于局部约束编码的稀疏保持投影降维识别方法.通过稀疏表示分类模型构建了图边权矩阵,引入局部约束因子设计了降维投影模型,推导降维求解过程,分析了本文方法与SPP（Sparse Preserving Projections）和SLPP（Soft Locality Preserving Projections）方法之间的共性和区别,最后给出了识别算法流程.采用人脸图像数据集和高