【摘 要】
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为解决不可抗拒因素干扰导致识别率不高的问题，构建采集人脸图像的局部特征和全局特征并相融合识别的系统。采用主成分分析（PCA）和局部二值模式（LBP）分别提取图像的全局特征矩阵和LBP局部特征谱，构造出人脸图像集合的相关联集合，并提取人脸特征值。通过ORL数据库人脸图片集比较单一PCA算法和PCA+LBP算法在不同维度和不同样本数下的识别效果。同时，基于支持向量机算法利用Matlab设计一个GUI界
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目（JZ181053）；
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为解决不可抗拒因素干扰导致识别率不高的问题，构建采集人脸图像的局部特征和全局特征并相融合识别的系统。采用主成分分析（PCA）和局部二值模式（LBP）分别提取图像的全局特征矩阵和LBP局部特征谱，构造出人脸图像集合的相关联集合，并提取人脸特征值。通过ORL数据库人脸图片集比较单一PCA算法和PCA+LBP算法在不同维度和不同样本数下的识别效果。同时，基于支持向量机算法利用Matlab设计一个GUI界面实现打开、训练、识别、分类人脸图像功能的人脸识别系统。结果表明，通过局部和全局提取特征值融合能够提高人脸识别准确率，GUI界面的人脸识别系统满足应用需求。
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