针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高，使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题，提出一种基于多块LBP（Multi-scale Block Local Binary Patterns， MB_LBP），结合改进的Fast PCA算法进行人脸特征提取的方案。首先用MB_LBP算法提取人脸图像的特征，接着用本文所改进Fast PCA方法加速计算矩阵S非零本征值所对应的本征向量，对人脸特征进行降维，最后在ORL人脸库进行验证。实验表明，该方法对后期人脸特征提取效果优于改进前的

基于MB_LBP与改进Fast PCA算法的人脸特征提取