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基于LVQ提出了一种新的具有两组权重参数的LVQ人脸识别方法。该方法在保留传统LVQ算法优点的基础上，引入另外一组权重米表征代码字中每一维特征在识别过程中的重要性。其优势在于，在识别过程中最近邻代码字的判定不再仅仅依赖于输入数据与各个代码字之间的距离，而且还依赖于候选代码字中每一维特征的重要程度。此外，两组权重在训练过程中可以实现自适应的调整并最终达到提高识别率的目的。应用ORL人脸数据库进行的实验结果表明，本文所提出的算法性能明显优于传统的LVQ、PCA和LDA等算法。