基于人脸识别的双边2DLDA程序

资 源 简 介

基于人脸识别的双边2DLDA程序

详 情 说 明

人脸识别中的双边2DLDA是一种改进的线性判别分析方法，它在传统的2DLDA基础上增加了双向投影机制，能更有效地提取人脸图像的判别特征。

该程序的实现思路主要分为以下步骤：首先对数据集进行预处理，包括人脸对齐和归一化等操作。然后采用每人随机选择9张图像作为训练集、1张图像作为测试集的划分方式，这种留一法交叉验证能更好地评估模型性能。通过20次独立的随机划分和测试，最终取识别率的平均值作为模型评价指标，这种多次实验取平均的方法可以降低数据划分带来的随机性影响，使结果更加可靠。

双边2DLDA的核心在于同时考虑行方向和列方向的投影变换，通过构建两个投影矩阵来最大化类间散度与类内散度的比值。相比传统方法，这种双向处理能保留更多判别信息，特别适合人脸图像这类二维数据结构。实验结果表明，该方法在标准人脸数据集上能取得较好的识别效果。

在应用层面，该算法可部署到安防系统、身份认证等场景。未来的优化方向包括结合深度学习特征或引入稀疏表示来提升性能。