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为降低光照、噪音、姿态等变化的影响，减少有效局部信息的损失，提出了使用图像的变换特征，及多尺度分块线性鉴别分析的算法。将图像进行多尺度划分，对划分后的每个子图像分别抽取其低频部分或奇异值，组合起来作为该图像的特征向量，进行线性鉴别分析。针对单一特征表示图像时的局限性，又提出了融合多尺度低频特征和多尺度奇异值特征进行人脸识别的方法。在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示，所提出的算法识别精度明显提高，泛化能力较强。