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人脸识别是一种重要的生物识别技术，它不仅可以广泛地应用于金融、商业、安检等身份鉴别系统，而且在人机接口、可视通讯等领域都有着广泛的应用前景，因此，受到了人们的普遍重视，已成为了计算机视觉、模式识别领域的一个研究热点。目前，人们虽然已经提出了各种人脸识别算法，但如何进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性，仍是人们所需要解决的问题。选择好的特征是解决这个问题的一个基本途径。由于人类和哺乳动物的视觉系统优于目前的机器视觉系统，因此，一种自然的想法就是模仿人类或者哺乳动物的视觉系统来提取识别对象的特征，这种特征称为仿生特征。本文将仿生特征应用于人脸识别，提出了一种新的人脸识别算法。
本文完成的主要工作有：
1.介绍了三种基本的人脸识别方法：基于主成分分析(PCA)的人脸识别方法、基于线性鉴别分析(LDA)的人脸识别方法和基于局部敏感辨别分析(LSDA)的人脸识别方法，分别对他们进行了分析和实验验证。
2.提出了一种基于仿生特征和数据降维的人脸识别算法，先提取人脸图像的仿生特征，然后进行降维，最后，用SVM 方法进行识别。
3.利用ORL 人脸图像数据对基于仿生特征的人脸识别算法进行了验证，实验结果表明该方法的识别效果非常好，而且具有很好的鲁棒性。