鉴于上述算法的一些缺陷为了进一步提高识别精度、减少运算复杂度本文通过对以上三种算法进行融合

即将它们的优点结合起来，提出了一种新的人脸识别算法。

该算法首先利用PCA算法将人脸图像降维，然后使用LBP算法提取人脸特征信息，最后使用SVM算法进行分类识别。这种融合算法具有以下优点：

1. 充分利用了不同算法的优点，PCA算法可以减少输入特征维度，LBP算法可以提取局部特征信息，SVM算法可以实现高效准确的分类识别。

2. 降低了运算复杂度，PCA算法可以减少特征维度，LBP算法可以减少特征向量长度，SVM算法可以高效地进行分类识别，从而减少了计算量和存储空间。

3. 提高了识别精度，将不同算法的优点结合起来，可以更全面地提取人脸特征信息，从而提高了人脸识别的准确度。

综上所述，本文提出的融合算法可以有效地提高人脸识别的精度和效率，具有较高的实用价值。