基于加权fisher准则的线性鉴别分析及人脸识别

？提出了一种基于加权fisher准则线性鉴别分析的人脸识别方法。该方法引入了一种新的权函数对fisher准则加权，以提高样本在低维线性空间中的可分性，然后探讨了高维、奇异情况下如何降低运算量的问题，并给出了一个简单高效的算法。在orl标准人脸库上进行测试，由该算法抽取的特征在最近邻分类器和最小距离分类器下均达到96%的正确识别率，这一结果优于经典的特征脸和fisher脸方法在该库上的识别结果。