摘要：在人脸识别领域中，二维主成分分析（2DPCA）是一种非常成功且应用广泛的特征提取方法。然而，该方法还存在对异常值敏感、数据降维效果差的问题。基于此，本文提出了一种有效的鲁棒性特征提取方法，基于R1范数的双向二维主成分分析方法（R1B2DPCA）。实验表明，R1B2DPCA有效地降低数据维度，同时对噪声具有鲁棒性。

关键词：特征提取；人脸识别；主成分分析