基于多级纹理频谱特征与pca的人脸识别算法

？针对主成分分析(pca)算法在人脸识别中识别率低的问题，提出一种图像纹理频谱特征与pca相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用pca对所提取的特征降维,最后利用最近邻(knn)分类器进行人脸识别。在orl人脸库和yale人脸库上对所提出的算法进行了测试，识别率均高于pca、模块化二维pca(m2dpca)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。