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针对Gabor小波提取的特征信息不够全面以及维数灾难问题,提出了一种基于二维Gabor小波与AR-LGC人脸特征提取的改进算法。首先利用二维Gabor小波提取归一化人脸图像的特征信息,使用AR-LGC算子对提取的Gabor特征进行编码;然后对编码后的Gabor特征图谱进行划分,对每个子块进行直方图统计,将其串联形成人脸表情特征向量并利用PCA进行数据压缩,最后利用C-SVM进行分类识别。实验结果表明,平均识别率为93.33%的比AR-LGC+SVM,Gabor+PCA+SVM提取特征算法的平均识别率分别高6.19%,3.33%。因此所提出的算法在人脸图像的特征信息提取方面有一定的参考价值。  相似文献   
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