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提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法．首先将待分类的图像样本集进行坐 标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数 取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的 样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80．25％的识别率．