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基于传统的PCA方法,提出了推广的PCA人脸识别方法。推广的PCA方法先对训练图像矩阵集进行分块,再利用传统PCA对分块得到的子训练矩阵集进行分析,得到多个变换矩阵,通过这些变换矩阵将训练图片和测试图片投影到特征空间进行鉴别。与传统PCA方法相比,提高了主元的维数,有效地增加了识别的精度。在FERET人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于传统的PCA方法,识别率得到了提高。