PCA+LDA人脸识别

资 源 简 介

PCA+LDA人脸识别

详 情 说 明

PCA+LDA人脸识别是一种结合主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的混合方法，旨在提高人脸识别的准确率。PCA主要用于数据降维，通过保留主要特征向量来减少计算复杂度，而LDA则优化类间差异，增强分类效果。两者的结合弥补了PCA忽略类别信息的不足，同时利用LDA提升分类性能。

在实现过程中，首先使用PCA对原始人脸数据进行降维，去除冗余信息并提取关键特征。随后，LDA进一步优化特征空间，使得不同人脸的类别可分性最大化。这种方法通常在MATLAB中借助降维工具箱实现，能够有效提升识别率，优于单独使用PCA或LDA的效果。

该混合算法适用于中小规模的人脸数据库，平衡了计算效率和识别精度，是传统人脸识别中的经典方法之一。