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提出了基于分块Fisher线性鉴别（Fisher＇s Linear Discriminant，FED）的特征提取方法，先对图像矩阵进行分块，将分块得到的子图像矩阵直接用来构造类内和类间离散度矩阵，然后利用Fisher鉴别函数取极大值时得到的最优投影方向进行图像的特征提取。分块FLD方法是二维FLD方法的推广，该方法可以提取每一单元块的局部特征，在ORL人脸库上的实验结果表明该方法在人脸识别性能方面优于二维FLD方法。