在特征提取阶段，研究了PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA, DiagPCA, DiagPCA-F-2DPCA等多 种方法。不同于基于图象向量的PCA特征提取，由于2DPCA, (2D) ZPCA, DiagPCA和 DiagPCA-I-2DPCA的特征提取都直接基于图象矩阵，计算量小，所以特征的提取速度明 显高于PCA方法。-In the feature extraction stage, the study of the PCA, 2DPCA, (2D) 2PCA,

这是一个非常经典的特征提取算法，matlab写的2DPCA源码-This is a very classical feature extraction algorithm 2DPCA, matlab source code

将著名的PCA人脸识别算法进行改进并应用到人脸识别中！-Famous PCA face recognition algorithm is improved and applied to face recognition!

对人脸进行2DPCA提取特征并降维,提高人脸识别率-On people s faces 2D PCA feature extraction and dimensionality reduction, improve face recognition rate