Dans cet article, nous présenterons quatre méthodes d’extraction de caractéristiques à base de réduction d’espace à une dimension: L’Analyse en Composantes Principales (ACP), L’Analyse Discriminante Linéaire(ADL), le Modèle Discriminant Linéaire Amélioré de Fisher (EFM) et la ADL Directe (ADLD) et deux méthodes à deux dimensions : l’Analyse Discriminante Linéaire Bidimensionnelle Orientée en Lignes (ADL2DOL) et en Colonnes(ADL2DOC). Une présentation théorique de ces approcheset leursapplicationsau domaine du visage sur la base de données XM2VTSest faite. Puis une étude comparative entre ces algorithmes est effectuée. La meilleure méthode de réduction d’espace est retenue. Pour la classification nous proposons d’utiliser un nombre de machines à vecteurs de support (SVM) égal ounombre des clients
