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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DCT与特征选择结合人脸识别方法，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变换可以有效的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分析(LDA)方法。实验结果表明，本文提出的红外人脸识别方法可以快速有效地提取血流图中适合分类的特征，识别率优于传统DCT+LDA方法，在降低复杂度的同时得到了较好的识别结果。