二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应，支持向量机 (SVM)具有结构风险最小化的特点，将两者结合起来用于人脸识别。首先，利用小波变换获取人脸图像的低频分量，忽 略高频分量：然后，用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征，用“一对多”的SVM 多类分类算法完成人脸 识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。-”Small sample size”problem

OpenCV基于隐马尔可夫模型（HMM）的人脸识别-Research on Face Recognition Model Based On Simplifled Pseudo 2D Hidden Markov Model

OpenCV基于隐马尔可夫模型（HMM）的人脸识别源程序(OpenCV based on Hidden Markov model (HMM) for face recognition source program)