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提出一种基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法.该方法首先利用Gabor滤波器空间位置与方向选择特性,采用8种方向Gabor滤波器提取人脸样本图像特征;然后把基于Gabor滤波器的特征向量作为人脸/非人脸分类器输入,并用PCA方法对特征向量降维;最后利用已降维的特征训练改进的BP神经网络.仿真实验表明,该方法比单一使用Gabor滤波器和单一使用BP神经网络检测率高.