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提出一种新的基于核距离的稀疏表示识别方法,方法分为两个阶段:首先计算测试样本与训练样本之间的核距离,并挑选出M近邻;然后将测试样本用挑选的M近邻进行线性表示,根据每类训练样本的贡献进行分类。在德国交通标识数据库上的对比实验表明,该方法的识别率优于传统的PCA、LDA和OMP方法,识别率达到94.2%。