LDA+PCA降维的人脸识别算法

资 源 简 介

LDA+PCA降维的人脸识别算法

详 情 说 明

LDA结合PCA的降维方法在人脸识别中展现出卓越性能，特别是在ORL标准人脸库上实现了接近完美的识别率。这种混合算法充分发挥了两种降维技术的优势：PCA负责消除数据冗余，LDA则增强类间区分度。

算法首先通过PCA将高维人脸图像投影到特征空间，有效去除噪声和无关特征。随后LDA在这个降维后的空间中进行二次投影，最大化不同人脸类别之间的距离同时最小化类内距离。这种双重降维策略既解决了小样本问题，又保留了最具判别性的特征。

KNN分类器在降维后的特征空间工作，通过计算测试样本与训练样本的欧式距离来判定身份。实验证明这种组合方法在ORL库上能够稳定达到95%以上的识别率，在参数优化后甚至可以实现100%准确率。这得益于ORL库相对规范的拍摄条件和适度的表情变化，使得特征提取更加可靠。