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KPCA是重要的非线性特征提取的人脸识别方法,但对较大规模训练数据库,会因核矩阵K过大,计算代价高而不能有效实现,并且使用传统欧式距离度量很难大幅提升识别率。本研究提出了将基于QR分解的PCA推广到KPCA上且应用p范数度量来解决这一问题的方法,即:首先采用选主元的Cholesky分解得到核矩阵K的低秩近似,然后对小规模矩阵H进行QR分解,经过一些推导得到中心化核矩阵的特征向量,实现了KPCA的非线性特征提取,在分类识别阶段,本研究突破传统欧氏距离度量的局限,将p范数作为度量相似性的方法,在ORL和