通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进,提出一种改 进的Fisher最优判据,并应用于人脸识别中.在Olivetti_OracleResearchLab(ORL)和Yale标准人脸库上的识别结果显示,此方法比主元分析方法(PCA)和直接线性判别分析方法(DirectLinear Discriminant Analysis, DLDA)有更好、更高的识别效果.