基于Daugman的虹膜识别方法和局部异或模式（LXP）算子，提出了一种新的人脸识别方法，称为局部Gabor相位模式直方图核学习（K-HLGPP）。与传统的Gabor方法在人脸识别中利用幅度部分不同，我们使用象限比特编码（QBC）方法对Gabor相位信息进行编码，以进行人脸分类。提出了两种人脸识别方案。一种是基于最近邻分类器，以奇方作为相似性度量，另一种是利用直方图交集和高斯加权奇方核对HLGPP（K-HLGPP）进行核判别分析。对比实验表明，K-HLGPP在大规模标准FERET、FERET200和CAS-PEAL-R1数据库上取得了比其他著名人脸识别系统更高的识别率。
