通常将能够表征人脸图像特征的特征集称为字典,进而利用字典可以获得图像的稀疏表示。目前,字典主要分为两类,一种是隐性字典,例如wavelet等;另一种是通过机器学习从样本中获取字典,可通过一种显性矩阵表示,例如K-SVD等。本文主要研究了K-SVD(Kernel-SingularValueDecomposition)字典学习算法,该算法适用性强,常与OMP算法结合使用。实验结果显示,该算法具有很好的收敛性以及较高的正确率。