LDA方法进行人脸识别

资 源 简 介

LDA方法进行人脸识别

详 情 说 明

LDA（线性判别分析）是一种经典的特征提取和降维方法，在人脸识别领域有着广泛应用。其核心思想是通过最大化类间离散度与类内离散度的比值，找到最优投影方向，从而将高维人脸数据映射到低维判别空间。

在Matlab中实现LDA进行人脸识别通常包含以下步骤：首先加载人脸数据集并进行预处理（如灰度化、归一化），然后计算类内散布矩阵和类间散布矩阵，接着求解广义特征值问题以获取投影矩阵。通过该矩阵将训练集和测试集投影到低维空间后，可采用最近邻分类器等简单算法完成识别。

相比PCA（主成分分析），LDA更注重类别可分性，因此在人脸识别任务中通常能获得更好的判别效果。实际应用中需注意小样本问题，可通过正则化或先进行PCA降维再执行LDA（即PCA+LDA策略）来解决。该方法对光照、姿态变化具有一定鲁棒性，是传统人脸识别方案中的重要 baseline。