LDA人脸识别程序

资 源 简 介

LDA人脸识别程序

详 情 说 明

LDA（线性判别分析）在人脸识别领域是一种经典的特征提取和降维算法。与PCA关注全局方差不同，LDA通过最大化类间离散度与最小化类内离散度的比值，寻找最具判别性的投影方向。

典型实现流程包含三个核心阶段：首先对训练图像进行预处理，包括灰度化、归一化和人脸对齐；随后计算类内散布矩阵和类间散布矩阵，求解广义特征值问题获得最优投影向量；最后将测试样本投影到低维子空间，采用最近邻等分类器进行识别。

该方法的优势在于能保持类别可分性的同时降低维度，对光照、表情变化具有一定鲁棒性。实际应用中常与PCA结合形成Fisherfaces算法，先通过PCA降维消除噪声，再用LDA提取判别特征。值得注意的是，LDA要求训练样本每类不少于2张图像才能计算类内散布，这是其区别于单样本学习方法的关键特性。