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针对传统线性判别分析方法存在的问题，在研究现有理论成果的基础上，提出一种新的LDA实现方法。该方法首先对原有的Fisher准则进行修正，然后通过迭代搜寻最佳鉴别矢量，最后对获取的鉴别矢量进行比较分析。在标准的JAFFE人脸库上的表情识别和地区综合消费水平的评价中的实验结果表明，此算法不仅具有良好的识别效果而且还可以突破样本维数的限制；与其他LDA算法相比，该算法更具灵活性且更易于实现。