【摘 要】
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针对目前常用的三种人脸特征提取方法中存在的识别率低、抗噪性较弱的问题，提出一种基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法。该方法首先对人脸进行多分辨的Gabor变换，然
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针对目前常用的三种人脸特征提取方法中存在的识别率低、抗噪性较弱的问题，提出一种基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法。该方法首先对人脸进行多分辨的Gabor变换，然后利用Zemike矩获得具有平移、尺度、旋转不变性的特征，并用线性判别分析（LDA）方法进一步进行特征选择，最后采用K最近邻分类方法进行人脸的识别。实验结果表明，在与常用的三种人脸特征提取方法的比较中，该方法具有更高的识别率和更强的抗噪性能。
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