【人脸识别技术】人脸识别是一种生物特征识别技术，通过分析和比较人脸的视觉特征信息，实现对个体身份的自动确认或验证。它在安全、监控、身份验证等领域有着广泛的应用。
【非线性迭代PLS（Partial Least Squares）】非线性迭代偏最小二乘法是一种有监督的学习方法，用于处理高度相关或多重共线性的数据。与传统的PCA（主成分分析）相比，PLS不仅考虑数据的线性关系，还考虑了因变量和自变量之间的关系，旨在最大化提取的特征与目标变量的相关性。在人脸识别中，非线性迭代PLS可以更好地捕捉样本之间的复杂关系，提高识别准确性。
【PCA（主成分分析）】PCA是一种无监督的降维技术，通过线性变换将原始高维数据转换为一组线性无关的低维特征，这些特征被称为主成分，能够保留大部分数据方差。然而，PCA在处理高度相关或非线性数据时可能会失效，因为它无法有效提取类间差异。
【非线性迭代】在非线性迭代PLS中，通过迭代过程逐步构建模型，每次迭代都试图改进模型以更好地反映输入和输出变量之间的非线性关系，同时保持输入变量的信息。这个过程持续进行直到达到预定的收敛标准，如隐变量的收敛。
【人脸识别算法流程】人脸识别通常包括预处理、特征提取和分类器设计三个步骤。预处理包括图像灰度化、归一化、直方图均衡化等，以减少光照、姿态等因素的影响。特征提取是关键步骤，本文提出的非线性迭代PLS方法就是用于此目的，提取具有鉴别性的特征。分类器设计则利用提取的特征进行人脸识别，常见的分类器有支持向量机（SVM）、神经网络等。
【ORL人脸数据库和Yale人脸数据库】ORL和Yale是常用的人脸数据库，用于测试和验证人脸识别算法的效果。ORL数据库包含多角度、表情变化的人脸图像，而Yale数据库则涉及光照变化下的脸部图像，两者都是评估人脸识别算法性能的理想选择。
【实验结果】通过在ORL和Yale数据库上的实验，非线性迭代PLS方法显示出优于传统方法的识别性能，证明了该算法的有效性和实用性。
【文献标识码和中图分类号】文献标识码"A"表示该文章属于理论与应用研究，中图分类号"T P391.41"代表计算机科学技术中的模式识别与智能系统领域。
总结来说，基于非线性迭代PLS的人脸识别算法是一种针对PCA局限性的改进方法，通过有监督学习和非线性迭代过程，能够更好地提取人脸图像的类间特征，从而提高人脸识别的准确性和鲁棒性。这种方法在实际应用中具有很大的潜力，特别是在处理复杂和多变的人脸数据时。
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