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目的为将流形学习有效应用于图像的降维与识别中,并消除图像的仿射变换对流形结构产生的影响,提出一种仿射不变的自适应局部线性嵌入算法。方法该算法在局部线性嵌入的基础上,为适应产生各种仿射变换的图像样本,引入切线距离计算各样本之间的相似程度,以此描述样本空间中的距离,并通过图像相似度函数自适应计算样本空间中每一点的邻域数量。结果实验结果表明,该算法能够构造出更合理的低维流形结构,并有效提升统计识别的正确率。结论本文算法对仿射变换不敏感,表现出更强的稳健性。