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在現代社會，人臉目標識別技術在各大領域應用得越來越廣泛;同時，社會治安環境和國際安全問題也愈發嚴峻，人臉目標識別面臨著越來越嚴峻的挑戰。在復雜環境下，檢測目標和背景場景都是復雜且動態變化的，傳統的人臉目標識別技術已無法滿足日益增長的需求。對此，文中通過聚類分析方法對傳統SIFI（ Scale invariant feature transform）算法進行優化改進，利用聚類分析的原理將對象特征點進行歸類，使得聚類結果更加符合設定閾值，從而提高匹配效率。為了驗證優化改進后算法的匹配效果，將改進后的算法和傳統SIFT算法進行對比檢測分析。結果表明，改進后的SIFT算法能夠消除無關書籍的千擾，實現圖像匹配點的完整連接。為了驗證改進算法的有效性，基于幾饣常用庫將其與常用算法進行對比分析，結果顯示聚類SIFT算法在 CASPEAI-R1，CFP， Multi-pie方面都要優于其他算法，具有更好的應用效果和適用性。
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