一种正交分量辨别分析用于人脸识别的方法

线性辨别分析（LDA）特征空间的坐标轴是非正交的，并且基于LDA的分类器的性能容易受训练集变化的影响。Okada提出了一种优化正交系统，但运算量大，且增加了特征空间坐标轴的数目，影响分类器速度。本文提出一种新的正交分量辨别分析（OCDA），没有增加坐标轴的数目，并且稳定性和识别率都优于LDA。