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中文摘要：
近年来，独立分量分析受到人们的普遍关注，成为信号处理、机器学习和模式识别等领域的研究热点。独立分量分析方法已应用于人脸识别，相当数量的研究报道表明，该方法优于经典的主分量分析方法。如何进一步认识该方法的性能、发掘该方法的潜力，提高该方法在人脸识别应用中的鉴别能力，是一个有待深入研究的问题。该研究对于促进独立分量分析方法本身的发展，及其在人脸识别方面的更为成功的应用，都具有重要的理论和实际意义。该项目研究的内容包括建立独立分量分析的评价基准；理清独立分量分析和鉴别分析之间的关系；提出一系列具有鉴别性的独立特征抽取方法。本项目的创新之处在于通过鉴别分析和独立分量分析的内在关系探讨，在独立性和鉴别性之间建立一座桥梁；在更为广义的理论构架下，找到多维独立分量分析和鉴别分析之间的结合点，设计出具有鉴别性的独立特征抽取算法，提高现有人脸识别系统的性能。
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