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特征提取技术是人脸识别的关键技术,很大程度上决定着识别结果的好坏.而传统的基于独立分量分析的特征提取方法不仅速度慢且未完全利用特征信息,故提出一种监督式特征提取方法.将类信息引入到独立分量的求取过程中,从而得到更有利于分类的独立分量.这里,主要考虑类内散布度对分类的影响,并推导出新的独立分量迭代公式,将其应用到人脸识别问题中.通过在3个标准的人脸数据库上的实验表明,监督式ICA方法在识别率和识别时间上都优于传统的ICA方法.