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主成分分析网络（principal component analysis network,PCANet）是当前流行深度学习模型,在人脸识别、目标识别、纹理分类和手写体数字识别等方面有广泛应用。在PCANet方法基础上,该文提出基于核主成分分析网络（kernel principal component analysis network,KPCANet）的人脸识别方法。算法由四部分组成：主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）、二值化哈希、分块直方图。在Extended Yale B和AR两个经典人脸库