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模块主成分分析是人脸重建中一种重要的子空间学习方法,鲁棒性不足是传统的基于L2范数的模块主成分分析(BPCA-L2)的主要问题。为此,提出了一种新的基于L1范数的模块主成分分析(BPCA-L1)方法。该方法使用了对奇异值不太敏感的L1范数。基于L1范数的模块主成分分析方法简单并易于实现,在一些人脸数据集上的重建实验验证了其有效性。