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为了提高线性回归分类(LRC)算法的鲁棒性,提出了一种基于Fisher准则的线性判别回归分类算法。利用Fisher准则将类间与类内重建误差的比值最大化,找到线性回归分类的最优投影矩阵;再将训练图像及测试图像投影到各类的特征子空间;求得各训练图像与测试图像间的欧氏距离,最后用K-近邻分类器完成人脸识别。在AR人脸数据库上的实验结果表明,相比其他回归分类算法,算法取得了更好的识别效果。