PCA+2DPCA+DCT

对PCA算法进行改进，直接对二维图像进行处理，大大减低处理时间，增加识别率。

Face recognition based on 2DPCA and (2D)2PCA

二维 PCA 人脸识别源码，用于 ORL 人脸库，识别率 98%，matlab 语言编程-二维 PCA 人脸识别源码描述数据库，识别率 98

此程序包含经典PCA以及2DPCA算法的MATLAB程序，以及在ORL人脸数据库中的人脸识别应用，分类识别算法采用的是SVM。 PCA最高识别率为85% 2DPCA为91% 程序中涉及到一些图片路径的

Online Palmprint Identification Based on Improved 2D PCA

2DPCA在图像特征提取中优于PCA的判定条件，对于论文判断有很好的帮助

2DPCA-L1与PCA-L1的等价性,王海贤,,主成分分析是一种经典的无监督降维的方法,它寻求一组正交基来最大化输入数据点的方差,得到最具有表达效果的投影点。然而,常规

2DPCA原始文献，与之前网上的一篇博客相配套

有关2DPCA的论文，ppt讲解，与matlab仿真代码

基于2DPCA的人脸识别在MATLAB上的实现