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針對壓縮感知（Compressed Sensing，CS）方法需將圖像矩陣轉化為向量后進行特征提取，導致數據維數很大，計算復雜等缺點，提出二維離散余弦變換（2DDCT）和壓縮感知（Compressed Sensing，CS）相結合的人臉識別方法。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，減少了計算量；然后通過感知算法進行特征提取得到人臉識別特征，最后運用最近鄰分類器完成人臉的識別。在ORL、Yale及Feret人臉數據庫的實驗結果證明了該算法的有效性與穩健性，特別是在YaleB人臉數據庫運用該方法得到了很好的試驗結果。
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