二维的LDA+PCA人脸识别

资 源 简 介

二维的LDA+PCA人脸识别

详 情 说 明

二维的LDA+PCA人脸识别是一种结合两种经典降维方法的技术，用于提高人脸识别的效率和准确率。LDA（线性判别分析）和PCA（主成分分析）在传统应用中分别关注类别可分性和全局方差最大化，而二维版本则直接处理图像矩阵，避免了向量化带来的维度灾难。

在这个MATLAB实现中，算法首先对输入的二维人脸图像进行预处理，比如归一化或灰度调整。接着，二维PCA会直接对图像矩阵进行协方差分析，提取主要特征基，相比一维PCA更保留空间结构。然后，二维LDA在此基础上优化投影方向，使得不同人脸的类间差异最大化而类内差异最小化。

该程序的设计允许用户直接加载图像数据集，通过调整参数控制降维后的特征数量。由于全程基于矩阵运算而非向量重构，计算效率显著提升，尤其适合处理大规模人脸库。最终分类通常采用最近邻或支持向量机，利用降维后的紧凑特征进行快速匹配。

这种混合方法既继承了PCA的去相关性优势，又融合了LDA的判别能力，在ORL或Yale等标准人脸库上通常能实现95%以上的识别率。值得注意的是，算法对光照和姿态变化有一定鲁棒性，但对遮挡仍敏感，可结合局部特征进一步优化。