提出一种融合PCA 和KFDA 的人脸识别方法, 即在进行非线性映射之前, 首先利用经典的主分量分析(C2
PCA ) 进行降维, 然后执行KFDA. 为进一步降低整个算法的计算时间, 又提出一种I2PCA + KFDA 方法, 它直接基于
图像矩阵的主分量分析( I2PCA ). ORL 标准人脸库的试验结果表明, 与现有的核F isher 鉴别分析方法相比, 两种方
法可将特征抽取的速度分别提高3 倍和7 倍, 其识别精度没有丝毫的降低.