【摘 要】
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多尺度Gabor特征的维数和数据量过大，不适合在ARM板上直接实现完成。利用计算每个尺度Gabor特征不确定度并采用加权融合的方法，很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权
【基金项目】
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国家973计划项目(2007CB316505);江西师范大学科研项目(2009-7)
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多尺度Gabor特征的维数和数据量过大，不适合在ARM板上直接实现完成。利用计算每个尺度Gabor特征不确定度并采用加权融合的方法，很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权融合过程包括多尺度Gabor特征的提取、不确定度权值的计算和加权融合过程；同时使用了类Haar特征提取人脸、利用二维主成分分析（2DPCA）对人脸图像进行降维。基于EELiod 270嵌入式开发平台，使用ORL和Yale图像库对该方法进行了测试，并与其他人脸识别算法进行比较。结果显示，在保证识别率的同时，算法运算量大幅度下降，且实时
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