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提出基于粗糙集理论属性全局重要度的特征选择方法改进人脸识别中的特征向量的表征能力。以PCA方法得到的特征向量为基础，给出粗糙集的单个特征和特征子集的属性类间分类重要度和属性类内相似重要度的概念。提出基于属性类间分类重要度的属性约简方法，并用属性类内相似重要度进行最后的特征选择，得到进行人脸图像识别分类器的特征向量。新的特征提取方法完全依赖数据本身的先验知识，可选择出最优的特征组合，提高人脸识别率。实验结果表明，与其他方法相比该方法是有效的。