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針對(duì)壓縮感知（Compressed Sensing，CS）方法需將圖像矩陣轉(zhuǎn)化為向量后進(jìn)行特征提取，導(dǎo)致數(shù)據(jù)維數(shù)很大，計(jì)算復(fù)雜等缺點(diǎn)，提出二維離散余弦變換（2DDCT）和壓縮感知（Compressed Sensing，CS）相結(jié)合的人臉識(shí)別方法。新方法首先利用2DDCT將圖像變換到頻域，壓縮人臉圖像以去掉人眼不敏感的中頻分量與高頻分量，這樣有效降低了所需特征的維數(shù)，減少了計(jì)算量；然后通過感知算法進(jìn)行特征提取得到人臉識(shí)別特征，最后運(yùn)用最近鄰分類器完成人臉的識(shí)別。在ORL、Yale及Feret人臉數(shù)據(jù)庫的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的有效性與穩(wěn)健性，特別是在YaleB人臉數(shù)據(jù)庫運(yùn)用該方法得到了很好的試驗(yàn)結(jié)果。
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