摘要：线性判别分析算法是一种经典的特征提取方法,但其仅在大样本情况下适用。本文针对传统线性判别分析算法面临的小样本问题和秩限制问题,提出了一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法在矩阵指数的基础上,重新定义了类内离散度矩阵和类间离散度矩阵,有效地同时提取类内离散度矩阵零空间和非零空间中的信息。若干人脸数据库上的比较实验表明了ILDA在人脸识别方面的有效性。

关键词：线性判别分析 类内离散度矩阵 类间离散度矩阵 人脸识别 

单位：江南大学信息工程学院 江苏无锡214122 山西大学商务学院信息学院 山西太原030031