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本文对人脸图像做三层小波变换，分析了小波分解后的各个子带图像，研究了每一个小波子带运用PCA方法单独进行人脸识别的识别率，并且利用Boosting算法中的投票组合思想，研究了组合各小波子带来进行人脸识别的识别率。在Yale数据库上随机选取每人2幅人脸图像做训练，其余的7幅用来识别，进行50次实验取平均识别率，本文提出的基于多频带Boosting分类的人脸识别方法达到了94.01％，比原始图像PCA方法的识别率提高了3.34％。同样在ORL数据库上随机选取每人5幅人脸图像做训练，其余的5幅用来识别，本文提出的方法为96.89％，比原始图像PCA方法的识别率提高了4.78％。在FERET数据库上随机选取每人3幅人脸图像做训练，其余的3幅用来识别，本文提出的方法为82.83％，比原始图像PCA方法的识别率提高了6.92％。