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为解决已有PCA人脸识别算法对人脸偏转和光线变化不具有鲁棒性以及易丢失人脸结构信息的不足,提出一种基于2DGabor的改进人脸识别算法。利用2DGabor提取人脸初始特征,生成Gabor图像;利用旋转不变一致LBP算子对Gabor图像进行特征提取,分块统计特征向量;通过2DPCA算法降低特征维度,建立特征脸,输入分类器,进行匹配识别。在VS2013+OpenCV下,选用ORL、YaleA、YaleB和CMU-PIE人脸库为实验数据集,实验结果表明,与已有算法相比,在面部偏转和光线变化情况下,该算法缩