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在邻域保护嵌入算法的基础上,提出了一种新的降维方法——正交邻域保护嵌入算法.首先,从最优投影的概念出发,定义了一种反映投影向量的邻域结构保护能力的函数;然后以邻域保护函数为目标函数,在原始的优化问题中增加正交约束条件,推导得到一组具有正交性的最优投影向量的迭代公式.与邻域保护嵌入算法相比,得到的正交向量具有更好的邻域保护性能,从而带来更强的判别能力,降低了误差率.在标准人脸库上的实验结果表明,与其他降维方法相比,新算法的最低误差率可减小15%~20%,且在选取的特征维数较低时就可获得最优值.