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。但是将LDA直接用于人脸识别 会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识 别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish— erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat

基于LDA算法的人脸识别，使用ORL人脸数据库做实验，达到95 的识别率-LDA algorithm-based face recognition using ORL face database experiment, 95 recognition rate

基于LDA线性辨别分析的人脸识别算法，采用KNN分类器，可直接运行，自带数据库，识别率有88 。-LDA face recognition algorithm based on linear discriminant analysis, using KNN classifier, can be directly run, comes with a , the recognition rate of 88 .