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在应用于人脸识别领域的主分量分析（PCA）算法中，为了降低与外界光照变化相关的特征向量对提取特征的影响，提出了一种改进的主分量分析（MPCA）算法，利用相对应的标准方差对提取的特征矢量元素进行归一化处理．采用耶鲁大学的2个人脸数据库（Yale face database和Yale face database B）进行了验证，实验结果表明，对于正面人脸和具有小角度姿态变化情况下的人脸，提出方法的性能优于传统的PCA和LDA（线性判别分析）算法，而运算量和PCA算法相同，大大低于LDA算法．