摘要：针对现有Chernoff脸谱图（以下简称脸谱图）的绘制过程并未考虑变量分配对其最终表达能力的影响,本文尝试提出改进脸谱图的思路。首先通过人类对不同脸谱图物件（包括脸部器官和发型等）的识别敏感度进行降序排序;其次对变量的变异程度依方差、变异系数、极差同样进行降序排序;再次依强强结合的原则将变异程度高的变量分配到识别敏感度高的（变异程度低的变量则分配到识别敏感度低的）构件上,实现脸谱图的改进,增强脸谱图的表达能力;最后利用人体尺寸数据与树叶轮廓数据对几个方案进行比较,得出基于方差与极差的变量分配所得到的脸谱图明显优于现行基于变量随机分配的脸谱图的结论。

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