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人脸识别是计算机视觉、模式识别中的一个研究热点和难点。针对墨镜和口罩这两个属性对人脸图像进行分类,系统地研究了不同的人脸分类算法的性能,其中包括主分量分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、相关系数(Correlation)、支持向量机(SVM)、Adaboost算法,给出了在OMRON人脸库上的实验对比结果。实验表明,降低特征向量的维数,可以大大的减少分类时间的开销,同时不会明显降低分类器的性能。另外,本文提出了一种SVM和Adaboost相结合的方法,针对每种属性,选择和训练最优的人脸特征,取得