解析したいクラスの集合をFとする．
ここで，Fは個人性を解析したい場合は各人物クラスの集合を，表情を解析
したい場合は各表情クラスの集合を表す．
各クラス 
に対し 
枚の顔パターンが与えられているとする．
枚目の顔パターンを画像サイズNの各画素の輝度値を要素とするN次元ベク
トル 
で表す．
ここでクラスfのm枚目の画像 をN次元空間でのある軸に
射影したときの値を 
とし， の級間分散 
（図
）と級内分散 
（図）を
とする． ただし，
とする．
ここで，図のように級内分散に比べて級間分散が大きい軸に顔
パターンを射影した方が解析に有利であると考える．
このような軸を求める手法としてEMCとMDAのそれぞれを用いる．
