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针对人脸识别中判别特征的提取问题,本文提出了一种新的人脸识别算法—扩展保局投影(ELPP)。普通保局投影(LPP)在构建权图时侧重保持样本的局部结构,属于无监督学习算法。扩展保局投影在保局投影的基础上进行扩展,通过引入可调因子,在保持人脸图像局部流形结构的同时考虑样本的类别信息,从而充分提取样本的判别特征。本文采用最小近邻分类器估算识别率。在Yale人脸库以及AT&T人脸库的测试结果表明,在姿态、光照、表情、训练样本数目变化的情况下,ELPP都具有较好的识别率。