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张量的多线性方法把人脸图像看作是几何结构、表情、姿态和光照等多种因素的综合结果,运用张量方法分离出各个因素(如姿态,光照,人等)子空间,应用到人脸识别中。基于以上算法思想,提出主成份分析法(PCA)的一种改进方法,传统的PCA主要思想是将数据投影到正交的子空间中,改进后的PCA主要思想是:先对图像降维以减少图像矩阵的维数,然后,通过分解三维颜色张量的方法加入颜色信息,对张量进行中心化,运用张量方法进行人脸识别。实验结果表明该算法能有效提高性能。