随着人工智能领域的飞速发展,物体识别技术的研究成为越来越多人关注的热点,物体识别技术中最为关键的部分就是特征提取,传统的特征提取算法一般采用人工设计的方法,不能准确的表示物体的特征信息,如何对特征提取算法进行优化,得到更为准确、完整的物体特征信息成为物体识别领域的主要研究方向。为了能够有效的完成物体识别的特征提取和分类工作,本文将稀疏字典学习算法应用于物体的特征提取过程,本文主要工作如下:首先,分析介绍了物体识别领域中比较常用的几种特征提取算法,分别分析了各种算法的实现原理并给出了相应的实验效果图。叙述了物体识别领域比较常用的字典学习算法,并对通过字典学习得到的特征向量使用支持向量机、K最近邻、随机森林分别进行了实验。其次,针对传统的基于二维视图的物体识别算法中人工设计的特征提取算法不能很好的描述物体的特征信息的问题,本文利用特征学习方法和初步特征提取算法相结合实现对物体图像的特征提取,提出了一种基于稀疏字典学习的物体识别算法。相比传统的特征提取算法而言,本文增加了对初步提取的物体特征进行学习的部分,从而实现了在准确表示物体信息的同时得到的物体的特征向量更稀疏,缩短了后期分类识别的时间。然后,在初步特征提取算法和特征学习结合的基础上,本文将特征融合方法和特征学习算法相结合实现对物体图像的特征提取,提出了一种基于特征融合和稀疏字典学习的特征提取算法,将改进的LBP特征和HOG特征进行前期的特征级融合后的特征向量作为字典学习的初始字典,再对融合向量进行特征学习,提高了算法的识别效率。最后,使用SVM分类器对基于改进LBP和稀疏字典学习的特征提取算法提取的特征与基于改进LBP-HOG特征融合和稀疏字典学习的特征提取算法提取出的特征进行分类,识别正确率分别达到了86.37%和89.77%,验证了本文特征提取算法的有效性和可行性。通过对不同特征提取算法在测试集上的实验验证了本文提出的特征提取算法具备较强的泛化能力。