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应用RBF神经网络作为分类器用于人脸识别。提出了两个重要的准则来估计RBF单元的初始宽度,这个宽度可以控制RBF神经网络分类器的泛化能力。PCA方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数。在PCA变换的基础上,作者进一步运用FLD方法,为分类找到一个最佳的子空间,使类间距离和类内距离之比最大化。在ORL数据库上进行了仿真,仿真结果表明,该算法具有高效性和有效性。