1、本文以人臉識(shí)別為目標(biāo)，圍繞著提高人臉識(shí)別的性能及其魯棒性。主要研究了基于Gabor濾波和流形學(xué)習(xí)理論的人臉識(shí)別算法，主要完成的工作如下：
　　(1)探討了人臉識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀及其意義和現(xiàn)如今主要研究的方法及其存在的難題，提出了本課題的人臉識(shí)別算法流程。同時(shí)探討分析一些經(jīng)典的線性和非線性流形學(xué)習(xí)算法，并分析其原理和核心思想，同時(shí)總結(jié)各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　(2)探討了Gabor濾波的基礎(chǔ)知識(shí)及其在人臉識(shí)別中Gabor的特征提

2、取算法，在分析了二維Gabor濾波器性能和參數(shù)的選擇之后，提出了一種FFT提速Gabor的特征提取方法。
　　(3)提出了一種不相關(guān)判別的自適應(yīng)局部切空間排列算法(UDALLTSA)。該算法主要基于分析基于Gabor濾波與線性局部切空間排列算法的特點(diǎn)，針對(duì)LLTSA的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、基向量約束以及k近鄰選取等缺陷進(jìn)行改進(jìn)的算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)該算法的性能方面遠(yuǎn)高于原始算法，其魯棒性好。
　　(4)提出了一種不相關(guān)的自適應(yīng)局部線性的