LDA原理(在低维表示下，相同的类应该紧紧的聚在一起，而不同的类别尽量距离越远) 统计学方法(Fisher) 最大类间方差 最小类内方差 过程: 输入数据->减去均值->计算离散矩阵->计算特征值与特征向量->计算前K个最大特征值对应特征向量->投影到子空间->终止 PCA与LDA差别 PCA：每个主成分轴指向最大方差方向 LDA：最大化主成分轴在不同类之间 Ptr model = FisherFaceRecognizer::create(); #inclu