摘要:流形学习方法可以有效的发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简,近年来越来越受到生物特征识别和认知科学领域的研究者的重视。针对局部线性嵌入(Local linear embedding,简称LLE)流形学习算法存在的问题,本文提出了一种自组织LLE算法(Self-Organized LLE,简称SO-LLE),该算法不仅能自动确定数据点邻域选择、减少运算量,而且能有效的发现嵌入于高维人脸图像的低维子流形。本文对SO-LLE算法进行了详细的理论分析,并应用各种数据集进行了仿真实验和分析。在公开的人脸数据库上的仿真实验结果表明,该方法能有效的提高人脸识别的性能。