人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在安全监控、身份验证、人机交互等领域有着广泛的应用。

彩色人脸识别利用人脸颜色信息，可以有效提高识别性能，近年来成为研究热点。

本文围绕基于半监督多视图不相关增量字典学习的彩色人脸识别技术展开研究，首先阐述人脸识别、半监督学习、多视图学习、字典学习等相关概念，然后分析彩色人脸识别技术的研究现状，包括基于特征融合的方法、基于子空间学习的方法、基于深度学习的方法等，并对各种方法的优缺点进行比较。

接着，本文重点介绍基于半监督多视图不相关增量字典学习的彩色人脸识别方法，详细阐述该方法的基本原理、模型构建、算法步骤等。

最后，对全文进行总结，并展望未来的研究方向。

关键词：彩色人脸识别；半监督学习；多视图学习；不相关字典学习；增量学习

#1.1人脸识别人脸识别是指利用计算机分析和比较人脸图像，进而识别或验证个人身份的技术。

作为一种重要的生物特征识别技术，人脸识别具有非接触性、便捷性、友好性等优点，在安全监控、身份验证、人机交互等领域有着广泛的应用。

#1.2半监督学习半监督学习是机器学习的一种，它介于监督学习和无监督学习之间。

在半监督学习中，学习算法可以使用标记数据和未标记数据来进行训练，旨在利用未标记数据中的信息提高模型的泛化能力。