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针对基于Gabor特征识别人脸时存在数据维数大及冗余等问题,将变换后的频域特征转换到空间域,提出一种新的特征描述算法G-LBP。为了进一步提高系统的稳定性及精度,丰富人脸描述特征,从熵值角度对人脸进行补充描述。针对方差投影熵在特征描述上,忽略了行列之间的交互信息,定义了方差交叉投影熵。最后,基于BP神经网络对两种不同的特征空间进行决策层加权融合完成人脸识别。实验结果表明,G-LBP特征提取方法降低了数据间的冗余,且能保留有效地判别信息;方差投影熵和方差交叉投影熵丰富了人脸特征的描述;决策层加权融合的