利用Sub-pattern PCA在Yale人脸库上进行人脸识别的matlab源代码，子模式主成分分析首先对原始图像分块，然后对相同位置的子图像分别建立子图像集，在每一个子图像集内使用PCA方法提取特征，建立子空间。对待识别图像，经相同分块后，分别将子图像向对应的子空间投影，提取特征。最后根据最近邻原则进行分类。

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

Yale,PCA,SVM,matlab,人脸检测,特征提取,人脸识别.-Yale, PCA, SVM, matlab, face detection, feature extraction, face recognition.