【摘 要】
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针对主成分分析（PCA）算法在人脸识别中识别率低的问题，提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征，然后用PCA对所提
【基金项目】
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中央高校基本科研业务专项资金资助项目(YX2011-28);国家973计划项目(2009CB421105)
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针对主成分分析（PCA）算法在人脸识别中识别率低的问题，提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征，然后用PCA对所提取的特征降维，最后利用最近邻（KNN）分类器进行人脸识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试，识别率均高于PCA、模块化二维PCA（M2DPCA）等方法，分别为96．5％和95％。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。
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