簡要：
FisherFace是基于LDA降維的人臉識别算法，由Ronald Fisher最早提出，故以此為名。它和PCA類似，都是将原始資料映射到低維空間，但和PCA最大的差別就是它考慮了降維後資料的類間方差和類内方差，使得降維後的資料類間方差最大，類内方差最小，而PCA是使整體資料降維後的方差最大，沒有考慮降維後類間的變化。這又讓我想到了二值化中的自适應門檻值法，跟LDA的原理有點類似，依次周遊門檻值，對于門檻值分割後的黑白像素兩類，使其兩類間灰階值的方差最大，找到的這個門檻值即為最适應門檻值。
LDA原理：
