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人臉識別技術是模式識別和機器視覺領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。本文對目前應用較多的子空間分析方法進行了研究，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展和一些新的研究成果。此外，還應用ｏｒｌ及ＹａｌｅＢ
人臉庫對幾個基礎的子空間方法進行了驗證實驗。實驗結果表明，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，結合實驗結果對各算法的優缺點進行了分析總結。
征提取的主流方法之一。本文對目前應用較多的子空間分析方法進行了研究，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展和一些新的研究成果。此外，還應用ｏｒｌ及ＹａｌｅＢ
人臉庫對幾個基礎的子空間方法進行了驗證實驗。實驗結果表明，在幾個子空間分析方法中，ＦａｓｔＩＣＡ算法取得了最高
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