原始样本在该子空间内的投影矢量作为鉴别特征用于识别。该方法被称为经典的Fisher线性鉴别分析方法（FDA）。除了经典的Fisher线性鉴别分析方法外，Sammon提出了基于Fisher鉴别准则的最佳鉴别平面的概念，Foley和Sammon进一步提出了采用一组满足正交条件的最佳鉴别矢量集进行特征抽取的方法。Z.Jin和J.Y.Yang等从统计不相关的角度，提出了具有统计不相关性的最优鉴别矢量集的概念,与Foley-Sammon鉴别矢量集不同的是，具有统计不相关性的最优鉴别矢量集是满足共轭正交条件的。Jin和Yang的方法被称为不相关的鉴别分析或Jin-Yang线性鉴别法。在线性鉴别分析中，由于Fisher准则的内在缺陷，使得在处理人脸识别等高维小样本模式识别问题的时候，面临着类内散布矩阵奇异的问题，不少解决该类问题的方法相继提出，主要可分为以下两类：一是基于变换的方法：Fisherfaces方法、最具有鉴别能力的特征抽取方法、增强Fisher线性鉴别模型法。另一种是基于算法的(algorithmbased)方法：扰动法、正交补空间法、广义的Fisher鉴别准则函数、直接的线性鉴别分析方法。
（3）基于散度差的无监督鉴别特征抽取
由于PCA和LDA都是基于样本整体特征的算法，忽略了样本的局部特征。无监督的鉴别投影(UDP)技术，用于对高维数据进行维数缩减，它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征，但是在人脸等高维图像识别的应用中，不可避免地会出现小样本问题。大散度差准则是对Fisher准则的改进，消除了小样本问题，但是该方法是基于整体特征的图像识别方法，没有考虑到样本的局部特性。曹 丽，陈才扣等提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取，避免了局部协方差奇异所产生的问题。该方法通过修正Fisher鉴别准则，将Fisher鉴别准则中的散度比换为散度差，就物理意义而言没有发生任何改变，但是从理论上消除了Fisher鉴别准则中存在的因类内散布矩阵奇异而无法求解最优投影轴的问题；同时将对一个庞大的类内散布矩阵求逆的过程变为求散差，使算法简单易行，速度也有一定提高。 （4）基于图像矩阵的主分量分析方法
PCA、LDA和Fisherfaces等一维方法在处理图像识别时存在固有的弊病，其弱点也很明显，以人脸识别为例，人脸图像转换成向量后维数常常高达上万维，这会给随后的计算造成很大困难。虽然样本数较少时可以用奇异值分解(SVD)理论，将计算矩阵R的本征值本征向量问题转换为求解矩阵R的问题减少计算量，但实际中训练样本数可能同样很大，利用SVD理论也无法减少计算量。对图像识别来说，近年来新出现的二维方法更直观，计算量更小，特征抽取的速度和效率更高。针对一维方法所遇到的问题，杨静宇带领的研究人员进行了卓有成效的工作。刘克等人提出了基于图像矩阵投影的二维方法，其基本思想是利用数字图像矩阵直接构造图像散布矩阵，并在此基础上进行鉴别分析。杨健等人提出了二维主分量分析，并用此方法进行图像重构，取得了很好的效果。二维线性鉴别分析(2DLDA)是LDA在矩阵模式下的平行推广，它相当于按行分块的PCA。二维投影抽取出的特征是矩阵，特征之间的冗余度仍然很大，但具有一个很大的优点：特征抽取的速度提高了近26倍。 （5）非线性特征抽取法
Fisher准则在实际使用中经常会遇到小样本问题，即类内散布矩阵通常为奇异矩阵，目前研究人员已经提出了很多特征抽取方法来解决这种奇异性问题．但是，无论对Fisher线性鉴别分析方法（FDA）怎么改进，其始终是基于线性变换的特征抽取方法，最终抽取得到的是线性特征．现实中许多问题都是非线性可分的，如人脸识别问题中，所以经典的FDA在处理类似人脸等图像识别任务时不能取得令人满意的结果．支持向量机在模式识别领域得就是使用了核技术，其基本思想是通过适当的非线性映射Ф将非线性可分的原始样本输入空间变换到某一线性可分的高维特征空间H，而这种非线性映射Ф是通过定义适当的内积函数实现的，该技术提供了一种抽取样本非线性特征的有效方法，即核特征抽取法。目前，基于图像矩阵的核主分量分析法(KPCA)已经作为一种新的特征抽取方法广泛应用于图像识别技
术中。实验结果表明，KPCA不仅能够抽取非线性特征，而且具有更优的识别结果． （5）基于特征加权的Gabor特征抽取算法
《Gabor滤波器在车辆检测和车型识别中的应用研究》提出了基于特征加权的Gabor特征抽取算法，该算法对Gabor特征矢量根据其邻近分量的离教程度进行加权处理，有效增强离散程度相对较小的特征分量在分类中的作用，同时充分利用样本图像的统计信息，具有较强的鲁棒性和类别表征能力。实验数据表明，与传统方法相比，这种特征抽取算法能够有效降低图像识别的错误率，增强鲁棒性，适于对质量较差的图像进行识别。
判决与分类方法的研究：
线性判决分析方法是一种有效的分类方法，它提取的特征描述使各类之间差异散布尽量大、每一类之内的差异散布尽量的小。但是传统的线性判决方法为了达到较好的泛化能力需要较多的训练样本；而且线性判决方法没有运用到特征量中的非线性部分进行分类和识别，因此应该引入非线性的方法对该问题进行分析处理。
核方法是当前模式识别领域中一个新的方向，它通过非线性变换将样本从输入空间映射到一个高维特征空间，能够不需要知道这个非线性变换的具体表达式，利用核函数技巧，各分量之间仅通过内积运算得到数据映射到高维空间的特征。在高维特征空间，线性不可分的数据通过升维，得到高维线性可分的数据，这样就可以在高维特征空间使用各种线性分析方法提取数据特征、进行降维优化处理。Vapnik提出了通过控制学习机器的容量实现其泛化能力的控制的统计学习理论，并基于此提出了支持向量机，随着核技巧在支持向量机方法中的成功运用，涌现出很多基于核的子空间方法，广泛应用于非线性模式分类问题，其中最具代表性有：核主成分分析、核线性判别分析，广义判别分析以及核直接线性判别分析。理论和实验均表明基于核的LDA方法对于人脸识别等非线性分类问题的有效性．然而，基于核的LDA方法的性能对核函数及其参数的选择甚为敏感．现有的核选择方法主要是预先指定核函数的类型，然后使用交差验证或梯度下降法进行核参数选择，计算颇为耗时，而且仍然不能保证选出最优的核函数或核参数；此外，单个固定核只能表现出输入数据某一方面的几何结构，对于涉及到多重、异质数据源的应用就未必适合。近来，基于支持向量机的应用与开发显示，在某些应用中使用多重核可以提高分类性能，由此产生了所谓的多重核学习(MKL)方法，《核方法的若干关键问题研究及其在人脸图像分析中的应用》一文提出了多重核线性判别分析(MKDA)方法，首先针对基于核的LDA给出了一种多重核的构造方法，继而通过使用拉格朗日乘子法优化最大边缘准则，在基于核的LDA的框架下导出了MKDA权值优化的迭代算法．在实验部分，一方面，优化权值后的MKDA在几个UCI标准数据集上显示了高于单个核KDDA的鉴别性能；另一方面，将MKDA的权值优化算法用于核选择，为图像识别有效地选取出了鉴别能力最强的核。
前景展望
图像识别是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，已经广泛应用在各个领域，如：遥感图像识别领域、通讯领域、军事、公安刑侦领域、生物医学图像识别领域、机器视觉领域等。可以预期，在不久的将来，图像技术将经历一个飞跃发展的成熟阶段，为深入人民生活创造新的文化环境，成为提高生产的自动化、智能化水平的基础科学之一。图像技术的基础性研究，特别是结合人工智能与视觉处理的新算法，从更高水平提取图像信息的丰富内涵，成为人类运算量最大、直观性最强，与现实世界直接联系的视觉和“形象思维”这一智能的模拟和复现，是一个很难而重要的任务。“图像识别技术”这一上世纪后期诞生的高科技之花，其前途是不可限量的。
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