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线性判别分析 (LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法 提出一种基于LDA的人脸识别方法———标准化LDA ,该方法克服了传统LDA方法的缺点 ,重新定义了样本类间离散度矩阵 ,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数 ,使得在选择投影方向时 ,能够更好地分开各个类的样本 ;同时 ,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题 ,即保留样本类内离散度矩阵的零空间 ,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息 在这个零空间里 ,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作