摘要： 稀疏保留投影是一种有效的特征提取算法，它虽然能很好地保留样本间的稀疏重构特性，但是得到的特征分量通常具有统计相关性，存在数据冗余。为此，引入不相关约束条件，提出了不相关稀疏保留投影特征提取方法，利用推导出的公式提取不相关判别特征集，进而提高了识别率。在ＰＩＥ、ＥｘｔｅｎｄｅｄＹａｌｅＢ和ＡＲ人脸库的实验结果表明：该方法有效且稳定，与ＭＬＨＯＳＤＡ、ＳＰＰ和ＬＰＰ相比具有更高的正确识别率。