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为解决在人脸识别领域的特征提取问题,提出了一种基于局部保持投影(Locality Pre-serving Projections,LPP)的统计不相关复合信息投影(UMIP).该方法是基于线性投影的子空间方法,将原始人脸图像看作是一个矩阵,通过相应的代数方法,抽取得到保持原始样本分布信息的低维子空间信息.在UMIST和Yale标准人脸图像库上的实验结果表明,UMIP算法提高了识别率.