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提出了奇异值分解(SVD)和主分量分析(PCA)相结合的人脸识别算法。理论上,当两种数据或分类器具有一定的独立性或互补性时,数据融合或分类器融合才能改善识别率。SVD和PCA之间有着明显的互补之处。PCA在图像表示上是最佳的(在均方差意义上),但敏感于位移、旋转等几何变换。而SVD则具有位移、旋转不变性。因此,将这两种方法相结合就有可能提高分类性能(好于单独的SVD方法和单独的PCA方法)。在ORL数据库上的实验表明,SVD和PCA相融合的识别方法的确提高了人脸识别率。