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在基于Fisher准则的字典学习算法中，初始字典的选取和目标函数的构建，严重影响字典学习的效果。为了减少初始字典的影响，提高算法的表达和判别能力。提出了一种结合Gabor特征和自适应加权Fisher准则的人脸识别算法。该算法首先采用Gabor滤波器提取人脸特征，将提取到的Gabor人脸特征作为人脸训练集；通过添加遗忘函数和根据样本间的距离对训练样本自适应加权，改进Fisher准则字典学习算法；利用测试样本编码系数的误差进行识别。在人脸库上的实验表明，算法不仅能很好地提取图像的特征信息，而且可以有效地提高人