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针对人脸图像因受表情、光照、角度等因素影响,导致人脸识别率较低的状况,提出了一种基于视觉词袋模型的人脸识别方法。该方法首先对图像进行分块并提取局部特征,其次利用训练样本的所有局部特征训练全局的混合高斯模型,然后以此为初始化训练单张图像的混合高斯模型,生成该图像全局特征向量,最后用PLDA进行人脸识别。通过在LFW数据库上进行实验,结果显示该方法的识别率高于传统的特征提取方法,证明其具有更强的识别性能。