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为了从生物特征和统计角度来提高识别的性能,提出了一种基于血流图的离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)与特征选择相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,得到更具丰富频率的特征。其次,采用DCT变换可以有效地消除血流图的相关性。最后,在DCT域特征提取阶段,为了提高特征提取的有效性,特征选择和子空间学习基于一致的可分性目标:特征选择引入基于可分性的DCT系数选择算法以抽取鉴别能力强的DCT系数,对抽取的DCT系数采用基于可分性的线性鉴别