PS-SIFT算法（PartialSelectiveScale-InvariantFeatureTransform）是一种改进的SIFT算法，专门针对多姿态人脸识别问题进行了优化。该算法通过局部特征选择策略，有效降低了姿态变化对人脸特征提取的影响。在特征提取阶段，PS-SIFT首先对人脸图像进行多尺度空间构建，然后通过高斯差分函数检测稳定的关键点。与传统SIFT相比，PS-SIFT引入了姿态权重机制，能够自动调整不同姿态下特征点的贡献度，从而提高特征匹配的准确性。在特征匹配环节，该算法采用双向最近邻搜索策略，并结合RANSAC算法剔除误匹配点，进一步提升了识别系统的鲁棒性。实验结果表明，PS-SIFT算法在FERET、Multi-PIE等多姿态人脸数据库上相比传统方法具有更高的识别率和更好的姿态适应性。
