摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在身份验证、安全监控、人机交互等领域有着广泛的应用。
彩色人脸图像包含更丰富的细节信息，近年来受到越来越多的关注。
多视图学习通过挖掘不同视角或特征表示之间的互补信息，可以有效提升人脸识别的准确性和鲁棒性。
字典学习作为一种有效的特征表示方法，能够学习紧凑、具有判别力的字典，提高识别性能。
本文综述了基于多视图鉴别字典的彩色人脸识别方法研究进展，首先介绍了彩色人脸识别、多视图学习和字典学习的基本概念，然后分别从多视图数据构建、鉴别字典学习、多视图特征融合与分类识别等方面对现有方法进行归纳和总结，并对不同方法的优缺点进行分析比较。
最后，展望了基于多视图鉴别字典的彩色人脸识别方法的未来研究方向。
关键词：彩色人脸识别；多视图学习；鉴别字典学习；特征融合；模式分类
近年来，随着信息技术的飞速发展，生物特征识别技术在身份认证、安全监控等领域扮演着越来越重要的角色。
人脸识别作为一种非接触式、用户友好的生物特征识别技术，受到了学术界和工业界的广泛关注。
与传统的基于密码、钥匙等身份认证方式相比，人脸识别具有更高的安全性、便捷性和可靠性。
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