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基于形状上下文(Shape Context)算法并融合主成分分析(PCA)的降维思想,提出了一种PCA-SC算法来提高形状匹配和目标识别的速度和抗噪能力。该算法将SC算法获取的特征矩阵构成协方差矩阵,按照特征值由大到小的准则进行降维,形成新的特征矩阵用于匹配和识别,既抑制了噪声干扰,提高了识别准确率,又能够提高匹配速度,易于满足工程应用对实时性的要求。利用MNIST图像数据库中的图像进行了实验分析,结果表明,PCA-SC算法在保持了SC算法原有的定位准确、抑制噪声等优点的基础上,识别速度提高了1倍;