【摘 要】
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D—LDA法是一种简单有效的线性特征提取方法，但在实际应用中往往存在以下两个问题：（1）去除Sb零空间的同时往往间接丢失了Sw零空间中的有用信息；（2）优化准则函数并不直接与识别率相关
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D—LDA法是一种简单有效的线性特征提取方法，但在实际应用中往往存在以下两个问题：（1）去除Sb零空间的同时往往间接丢失了Sw零空间中的有用信息；（2）优化准则函数并不直接与识别率相关。离散余弦变换（DCT）能够有效地对原始图像的信息进行压缩，提出一种DCT与改进的D—LDA相结合的方法，首先利用DCT降维，然后在低维空间中应用一种改进的D—LDA方法进行特征提取，最大限度地克服D—LDA的不足。实验结果证明这种方法能获得较高的识别率。
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