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因为Gabor特征的维数很高并且存在大量信息冗余，所以很有必要研究合适的降维算法以降低Gabor特征的维数．为了解决这个问题，提出了最优Gabor尺度和方向的选择算法．在这个算法中，把所有的样本和每一个Gabor核进行卷积，并对所有的卷积结果分别计算类内距离和类间距离．最后，通过计算类间距离和类内距离的比值选择比值最大的Gabor核就是对应的最优Gabor核．为了验证本文算法的有效性，分别在YALE、AR、FERET人脸数据库上进行实验，结果表明较大尺度和某些方向构成的Gabor核对应的特征具有较好的鉴别