Trong phân tích phân biệt tuyến tính, mỗi khuôn mặt được thể hiện bằng một số lượng lớn các giá trị pixel. Phân tích phân biệt tuyến tính chủ yếu được sử dụng ở đây để giảm số lượng các tính năng đến một số lượng dễ quản lý hơn trước khi phân loại. Mỗi kích thước mới là một sự kết hợp tuyến tính của các giá trị pixel, tạo thành một mẫu. Các kết hợp tuyến tính thu được bằng cách sử dụng phân biệt tuyến tính của Fisher được gọi là khuôn mặt Fisher, trong khi những kết hợp tuyến tính thu được bằng cách sử dụng phân tích thành phần chính liên quan được gọi là khuôn mặt riêng. Câu hỏi
một sự kết hợp tuyến tính của các giá trị pixel