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针对(2D)2PCA无法保存某些重要局部特征的问题,提出了一种分块双向二维主成分分析融合局部特征方法。首先,将图像分解为互不重叠的子块,每个子块包含重要的局部信息,利用(2D)2PCA对子块进行特征提取并投影到特征子空间;然后,对每个子块分别设计一个分类器并在一定置信度范围内判别测试样本所属类别。最后,根据所有子块所属类别的置信度之和完成人脸分类。在四个人脸识别数据库上的实验结果表明,相比其它几种人脸识别算法,所提方法取得了更高的识别精度。