本项目针对增量特征抽取这一国际前沿研究课题,着重研究有监督的增量特征抽取方法,重点解决和突破海量高维数据的特征更新问题。以鉴别分析为基础,运用奇异值分解更新技术,分别构造基于线性鉴别分析的增量特征抽取方法和基于核鉴别分析的非线性增量特征抽取方法。并运用矩阵扰动理论对增量特征抽取方法和对应批量方法的解之间的误差进行定量分析。通过开发基于鉴别分析的增量式人脸自动识别系统验证本项目所提方法的有效性,并与国际前沿的研究成果进行比较。本项研究对拓展模式识别和机器学习理论、开发实用的增量学习系统都具有重要的意义。