摘要：利用类间的散布矩阵,寻找特征脸子空间,让每一类在子空间中散布得更开;然后结合BP神经网络学习能力强、分类能力强的优点,利用它实现分类器.具体是将所有的样本投影到特征脸子空间中,并将每一个样本得到的特征系数作为BP神经网络的输入.实验证明,这种方法是有效的.

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