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在现代社会，人脸目标识别技术在各大领域应用得越来越广泛;同时，社会治安环境和国际安全问题也愈发严峻，人脸目标识别面临着越来越严峻的挑战。在复杂环境下，检测目标和背景场景都是复杂且动态变化的，传统的人脸目标识别技术已无法满足日益增长的需求。对此，文中通过聚类分析方法对传统SIFI（ Scale invariant feature transform）算法进行优化改进，利用聚类分析的原理将对象特征点进行归类，使得聚类结果更加符合设定阈值，从而提高匹配效率。为了验证优化改进后算法的匹配效果，将改进后的算法和传统SIFT算法进行对比检测分析。结果表明，改进后的SIFT算法能够消除无关书籍的千扰，实现图像匹配点的完整连接。为了验证改进算法的有效性，基于几饣常用库将其与常用算法进行对比分析，结果显示聚类SIFT算法在 CASPEAI-R1，CFP， Multi-pie方面都要优于其他算法，具有更好的应用效果和适用性。
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