【摘 要】
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提出了新的EVP（边缘向量模式）人脸描述（或表示）方法,并结合常见分类器组成人脸识别系统,与其他已有方法比较。EVP的特点是不仅用梯度值代替像素强度值描述对象的外观和形状,还描
【基金项目】
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广东省中山大学新华学院计算机网络重点课程建设基金资助项目（中新学科[2012]1号）
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提出了新的EVP（边缘向量模式）人脸描述（或表示）方法,并结合常见分类器组成人脸识别系统,与其他已有方法比较。EVP的特点是不仅用梯度值代替像素强度值描述对象的外观和形状,还描述了邻近区域信息之间的关系。对于FERET人脸数据库的实验结果显示,当结合最近邻分类器时,EVP优于其他表示方法。对于LFW数据库,并结合多核支持向量机（MKL-SVM）的EVP,得到的结果非常令人满意。更可贵的是,基于EVP方法的识别速度大约是基于伽柏（Gabor）方法的20倍。而基于伽柏的方法是目前公认较好的方法。
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