为有效解决小样本问题 ,从线性子空间的角度出发 ,构造了一种矩阵变换 ,得到了类内散布矩阵的另一个对称线性子空间 ;通过对两个子空间的分别求解 ,从而得到样本有效的鉴别信息。该方法有效地解决了传统 Fisher鉴别分析方法中的最终特征维数受类别数限制的问题。在 NUST603和 ORL人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性。