LDA线性判别分析提取人脸特征

资 源 简 介

LDA线性判别分析提取人脸特征

详 情 说 明

LDA线性判别分析是一种广泛应用于模式识别领域的特征提取算法。该算法的核心思想是通过最大化类间离散度与最小化类内离散度来寻找最优的投影方向，从而将原始数据投影到具有良好判别特性的低维子空间中。

在人脸识别应用中，LDA面临的主要挑战是小样本问题，即训练样本的维度往往远大于样本数量。为解决这一问题，通常采用PCA主成分分析作为预处理步骤。PCA首先对数据进行降维处理，消除数据中的冗余信息，为后续的LDA分析创造有利条件。

经过PCA预处理后，LDA能够在保留关键判别信息的前提下，将人脸数据投影到特征子空间。这些特征不仅保留了原始数据的主要判别信息，还显著降低了维度，有利于后续的分类识别。

最终的系统采用最小距离分类器进行判别分类，并通过绘制投影维度与识别率的关系曲线来评估算法性能。这种方法为处理高维小样本数据提供了一个行之有效的解决方案，在人脸识别等领域展现出良好的应用前景。