摘要：針對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)易受光照、姿態(tài)、表情等影響,為了增強(qiáng)人臉識(shí)別算法的魯棒性,提出首先采用LBP算法提取人臉圖像的局部紋理特征,使用PCA算法將高維的空間人臉圖像投影到低維的特征空間,使用LDA算法利用人臉類別標(biāo)簽信息尋找最優(yōu)的投影向量,實(shí)現(xiàn)了人臉圖像維度進(jìn)一步地壓縮,最后使用SVM分類器分類匹配得到識(shí)別結(jié)果。分別使用ORL和Yale人臉數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證了算法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中該方法具有良好的識(shí)別性能,與其它的識(shí)別算法相比,識(shí)別率有了較大的提高。