【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