基于正交投影的分类器算法

提出了一种新颖的基于正交投影的分类器算法。该算法将测试样本正交投影到由各类训练样本生成的子空间中，并计算测试样本到各子空间的距离，以此作为分类的依据。该算法不需要计算样本协方差矩阵的逆阵，因此特别适合于小样本问题。在orl人脸库上的实验结果表明，该算法的模式识别率高于传统分类器方法。