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本文提出了一种称为M2PCA+FDA的新的人脸识别方法.新方法从模式的原始数字图像出发,先对样本图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取,从而得到能代替原始模式的低维的新模式,然后,对新模式施行“Fisher-faces”方法,实现模式的分类.其特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类.在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCA+FDA方法进行了测试,实验的结果表明,本文提出的方法在识别性能上优于“Fisher-faces”方法和PCA方法.