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传统线性子空间算法在提取类内散度矩阵的特征向量时,存在偏差、过拟合和推广能力差的问题。为此,提出一种新的子空间算法。将类内散度矩阵的特征空间分解为2个子解空间,即主成分空间和零空间,再利用本征谱模型对2个空间分别进行正则化。在ORL人脸库上的实验表明,该算法使用较少的特征维数就能达到与传统算法相同的识别率。