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分块主成分分析(BPCA)方法忽视模块间特征向量的质量差异,在遮挡环境中的识别率较低。为此,提出基于识别信心决策融合的分块PCA人脸识别方法。该方法将人脸图像划分为子模块,利用PCA和最近邻分类器分别识别各模块,得到模块识别结果及其对应的识别距离,依据识别距离区分各模块识别信心的大小,最终决策结果判定为对应最大识别信心的模块识别结果。AR人脸库的实验结果表明,该方法在遮挡环境中的识别率明显优于PCA和BPCA方法,对遮挡环境的适应能力显著增强。