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人臉識別技術(shù)是模式識別和機(jī)器視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，基于子空間分析的特征提取方法是人臉識別中特
征提取的主流方法之一。本文對目前應(yīng)用較多的子空間分析方法進(jìn)行了研究，具體介紹了線性子空間分析方法：主成分
分析（ＰＣＡ）、線性鑒別分析（ＬＤＡ）、獨(dú)立主成分分析（ＩＣＡ）、快速主成分分析（ＦａｓｔＩＣＡ），和非線性子空間分析方法：基于
核的ＰＣＡ（ＫＰＣＡ）的基本思想以及這些方法在人臉識別中的研究進(jìn)展和一些新的研究成果。此外，還應(yīng)用ｏｒｌ及ＹａｌｅＢ
人臉庫對幾個基礎(chǔ)的子空間方法進(jìn)行了驗證實驗。實驗結(jié)果表明，在幾個子空間分析方法中，ＦａｓｔＩＣＡ算法取得了最高
的識別率。最后，結(jié)合實驗結(jié)果對各算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析總結(jié)。
征提取的主流方法之一。本文對目前應(yīng)用較多的子空間分析方法進(jìn)行了研究，具體介紹了線性子空間分析方法：主成分
分析（ＰＣＡ）、線性鑒別分析（ＬＤＡ）、獨(dú)立主成分分析（ＩＣＡ）、快速主成分分析（ＦａｓｔＩＣＡ），和非線性子空間分析方法：基于
核的ＰＣＡ（ＫＰＣＡ）的基本思想以及這些方法在人臉識別中的研究進(jìn)展和一些新的研究成果。此外，還應(yīng)用ｏｒｌ及ＹａｌｅＢ
人臉庫對幾個基礎(chǔ)的子空間方法進(jìn)行了驗證實驗。實驗結(jié)果表明，在幾個子空間分析方法中，ＦａｓｔＩＣＡ算法取得了最高
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