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）是一种经典的监督学习算法，在人脸识别领域有着重要应用。与PCA（主成分分析）不同，LDA不仅考虑数据降维，还关注不同类别数据之间的判别信息。

程序实现的核心思路是通过计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，找到最优投影方向，使得同类样本尽可能聚集，不同类样本尽可能分离。训练阶段会提取每个人脸图像的特征向量，并计算投影矩阵；识别阶段则利用投影后的特征向量进行分类。

对于初学者而言，理解LDA与PCA的区别是关键：PCA寻找数据方差最大的方向，是无监督的；而LDA寻找类别可分性最大的方向，需要类别标签。实际应用中常将两者结合，先用PCA降维消除噪声，再用LDA提取判别特征。

该程序通常包含数据预处理（如灰度归一化）、特征空间构建、分类器设计等模块，适合作为模式识别算法的实践案例。需要注意LDA对小型样本量问题的敏感性，以及光照、角度等现实因素对人脸识别效果的影响。