摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen

基于小波的纹理特征，小波四层分解，特征向量含有均值、标准差、空间频率等，共13*4个特征。-Based on texture feature of wavelet, wavelet decomposition, four layers of characteristic vector containing the mean, standard deviation, such as spatial frequency, a total of 13* 4 characteristics.