PCA，LDA，LPP三种人脸识别

资 源 简 介

PCA，LDA，LPP三种人脸识别

详 情 说 明

在人脸识别领域，PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）和LPP（局部保留投影）是三种经典的特征降维方法，它们能有效提取人脸图像的关键特征，提升识别效率。

PCA 通过正交变换将高维数据投影到低维空间，保留最大方差的方向，适用于无监督的降维任务。其核心思想是找到数据分布的主成分，去除冗余信息。

LDA 是一种有监督的降维方法，通过最大化类间距离和最小化类内距离，优化投影方向以提升分类效果。它在人脸识别中能更好地区分不同个体。

LPP 则关注数据的局部结构，通过保留样本间的邻域关系实现降维。它对非线性分布的数据更鲁棒，适合处理复杂的人脸表情或光照变化场景。

这三种方法各有优势：PCA 计算高效但忽略类别信息；LDA 增强分类能力但依赖标签；LPP 保持局部特性但对参数敏感。实际应用中常结合具体场景选择或组合算法。