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针对Fisher准则遇到的高维小样本问题和最大间距准则遇到的"次优化问题",提出一种基于加权PCA(WPCA)和修正的最大间距准则(MMMC)的线性判别分析方法。首先对PCA空间进行加权,对最大间距准则的散布矩阵进行修正,然后结合WPCA和MMMC进行特征提取。该方法为有效地解决上述两个问题提供了途径。在ORL和FERET人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。