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為了提高人臉的識別率及其識別速度，提出了一種基于Gabor特征與投影字典對學(xué)習(xí)的人臉識別算法。由于Gabor特征對表情、光照和角度等變化具有較強的魯棒性，首先提取人臉圖像多方向多尺度的Gabor局部特征，并將經(jīng)主成分分析降維后的增廣Gabor特征作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，代替原始的訓(xùn)練樣本。然后，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)同時學(xué)習(xí)綜合字典與分析字典，綜合字典具有重構(gòu)能力，分析字典可以快速求出系數(shù)矩陣。最后，根據(jù)各類別的重構(gòu)誤差進行分類，以達到人臉識別的目的。在擴展的YaleB、ORL和AR人臉數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果表明，提出的算法不僅具有較高的識別率，而且能夠有效地提高識別速度。
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