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针对边界费舍尔分析在特征提取过程中存在的不足，提出中心线邻域鉴别嵌入（CLNDE）算法，并应用于人脸识别中．CLNDE首先利用样本到类中心线的距离分别构造类内相似矩阵与类问相似矩阵；然后利用构造的相似矩阵计算样本的类间局部散度与类内局部散度；最后在最大化样本的类间局部散度的同时最小化类内局部散度，寻求最优投影矩阵．在人脸数据库上实验验证算法的优越性．