摘要：针对人耳识别特征提取阶段二维主成分分析算法（2DPCA）所提取的人耳特征维数较大，从而造成实时性差、数据存储空间不足等问题提出了一种改进方法。该方法首先对人耳图片进行预处理，然后采用改进的两级2DPCA算法，进一步压缩提取的人耳特征维数，最后采用BP神经网络进行分类识别。实验表明，将改进的两级2DPCA算法同BP神经网络相结合，具有较好的实时性，同时节约了特征数据的存储空间，并保持了较好的识别率。

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