间降维，再通过多重组合特征提取算法在降维后的特征空间快速提取代表性强的特征项，过滤掉那些代表性弱的特征项，随后使用SVM分类器对文本进行分类，详细内容见参考文献7。
使用PCA进行特征提取已经成为该领域的热点问题之一。目前，很多基于PCA的特征提方法仅提取了事物的某些特征，根据提取的特征对事物进行检索和分类，则是该领域的应用要深入研究的内容。
（3）模式识别
模式识别是PCA的一个重要应用。由于高维数据对模式识别是不利的，解决这一问题的方法就是降维。以人脸识别为例，数据源是M幅不同的人脸图像，可使用PCA方法提取出人
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脸的内部结构特征，即所谓“模式”8。当有新的图像需要识别，只需要在主成分空间对该图像进行分析，就可得到新图像与原人脸图像集的相似度差异，从而实现人脸识别。在文献8中，作者提出一种方法，将PCA和LDA方法相结合进行性别鉴别。
随着“互联网”的到来和可穿戴电子设备的普及，越来越多的人习惯于快捷交易、快捷支付，而这都有赖于身份认证，比如人脸识别、指纹识别。在此应用领域，PCA因为其降维的特点，将会有更加广泛的应用。但由于同一人脸会因为光照、表情和姿态不同而有较大的差异，因此，如何克服光照的影响以及由于表情和姿态不同造成的差异，是该类方法需要深入研究的问题。
（4）图像处理
PCA在图像边缘检测、图像融合等方面被广泛应用。在文献9中，作者提出一种基于多专家的PCA边缘检测模型，该方法将一个边缘检测法视为一个专家，首先采用Sobel算子、Ca
y算子等五种算子建立统计模型，然后利用PCA方法对五个专家的检测结果进行分析，最后利用提出的多个专家的检测模型融合多个专家的检测信息，得到综合的检测结果，实验结果证明，该方法可以获得很好的边缘检测结果，详细内容见参考文献9。在文献10中，作者提出一种基于PCA和总方差模型的图像融合框架，首先用PCA对源图像处理，根据提取的前几个主成分重建图像，再经下采样过程得到近似图像，然后通过上采样得到细节图像，最后将近似图像和各个细节图像累加，完成图像重构，将该框架纳入总方差模型后形成一种新的框架。实验结果证明，该方法不仅可以获得较好的融合效果，还可去噪，而且能够保持全色图像和多光谱图像的光谱信息和空间信息，详细内容见参考文献10。
PCA是图像处理领域中很有研究价值的成果之一。由于PCA具有降维的特性，而图像本身又是多维数据，因此PCA在图像处理领域有着非r