简要：
FisherFace是基于LDA降维的人脸识别算法，由Ronald Fisher最早提出，故以此为名。它和PCA类似，都是将原始数据映射到低维空间，但和PCA最大的区别就是它考虑了降维后数据的类间方差和类内方差，使得降维后的数据类间方差最大，类内方差最小，而PCA是使整体数据降维后的方差最大，没有考虑降维后类间的变化。这又让我想到了二值化中的自适应阈值法，跟LDA的原理有点类似，依次遍历阈值，对于阈值分割后的黑白像素两类，使其两类间灰度值的方差最大，找到的这个阈值即为最适应阈值。
LDA原理：
