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传统的主成分分析(PCA)方法在图像识别时需将图像矩阵转化成向量,造成图像向量的维数偏高,使得整个特征提取过程的计算量较大;在PCA的基础上,有人提出了二维主成分分析(2DPCA)的方法,但其本质是对图像矩阵按行进行特征提取,虽然消除了图像列的相关性,但是仍然忽视了行的相关性;因此,在此考虑一种改进的方法能同时消除图像行、列的相关性,并通过实验得到了比2DPCA更高效的识别率。