摘 要:通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进，提出一种改进的Fisher最优判据，并应用于人脸识别中．在Olivetti―Oracle Research Lab(ORE)和Yale标准人脸库上的识别结果显示，此方法比主元分析方法(PCA)和直接线性判别分析方法(Direct Linear Discriminant Analysis，DLDA)有更好、更高的识别效果．
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