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在深入的對頻譜臉法和Fisherface方法進行研究后，綜合這兩種方法的優點，提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識別新方法。頻譜臉方法主要是采用二維小波變換和傅立葉變換。因為人臉圖像的低頻部分對人臉的表情變化是不敏感的，所以對人臉圖像使用二維小波變換，提取人臉圖像的低頻部分。對人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換，從而獲得原人像的一個低維空間的表達。但是頻譜臉特征維數仍然較高，所以在頻譜臉法的基礎上繼續提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征，降低特征的維數，提高識別效率。利用人臉面部構造產生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，進而根據眼睛和嘴巴構成三角形模板的特性，精確定位人臉在圖像中的位置。實驗結果表明，這種結合膚色和面部特征的算法，能夠對人臉進行較快速、準確的定位，而且結果比較穩定可靠。
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