针对面部识别问题提出了基于QR分解的模糊线性判别分析方法，并通过ORL、Yale和FERET人脸数据实验研究了该方法在不同距离下对面部识别率的影响；同时还研究了KNN分类器中K值的选择对面部识别率的影响。实验结果表明，距离的选取对面部识别率的结果有明显的影响。对不同的人脸数据集来说，KNN分类器中的K的选取也会对识别率有影响。对于ORL面部图像数据来说，在Minkowsi距离下(m-3)，K=1时分类效果最好；对于YALE人脸数据，在Chebyshey距离下，K=5时分类效果最好；对于FERET人脸数据，
