I dette tilfælde er det ønskeligt, at LDA-feature-ekstraktionen har evnen til at opdatere de beregnede LDA-funktioner ved at observere de nye prøver uden at køre algoritmen på hele datasættet. For eksempel er det i mange realtidsapplikationer som mobil robotik eller online ansigtsgenkendelse vigtigt at opdatere de ekstraherede LDA-funktioner, så snart nye observationer er tilgængelige. En LDA-feature-ekstraktionsteknik, der kan opdatere LDA-funktioner ved blot at observere nye prøver, er en inkrementel LDA-algoritme, og denne idé er blevet grundigt undersøgt i de sidste to årtier.
LDA-feature-ekstraktion for at kunne opdatere de beregnede LDA-features ved at observere de nye prøver