Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的，首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间，然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。程序中使用参数寻优的方法来寻找最佳投影维数，以达到比较理想的识别效果。-The Fisherface method implemented in the PCA data reconstruction based on the completion of the first use of PCA project

Matlab针对各种数据预处理的降维方法，源码集合。-Currently, the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains the following techniques: Principal Component Analysis (PCA) Probabilistic PCA Factor Analysis (FA) Sammon mapping Lin