【摘 要】
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提出一种利用人脸五官区域特征来取代整张人脸的识别方法，解决肤色区域受光线变化时识别率不高的问题。首先是用Active Appearance Model（AAM）侦测出所需要的五官影像，然后使用Pr
【基金项目】
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国家自然科学基金(30470459);西北工业大学基础研究基金(2006NF08B0)
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提出一种利用人脸五官区域特征来取代整张人脸的识别方法，解决肤色区域受光线变化时识别率不高的问题。首先是用Active Appearance Model（AAM）侦测出所需要的五官影像，然后使用Principal Component Analysis（PCA）分别抽取五官的特征向量同时降低数据维度，将特征向量用K—means方法分类，再使用Support Vector Machine（SVM）K个类别的数据训练出一个分类模型。最后识别时，将各个模块的识别结果用投票法整合。通过实验表明去除掉容易受到光线影响的
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