常见的几种人脸识别特征提取算法（MATLAB函数形式）

资 源 简 介

常见的几种人脸识别特征提取算法（MATLAB函数形式）

详 情 说 明

人脸识别技术中，特征提取是影响识别效果的关键步骤。在MATLAB环境下，常用的特征提取算法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。这两种算法各有特点，适用于不同的应用场景。

PCA（主成分分析）是一种无监督学习算法，通过正交变换将原始数据投影到低维空间，保留最大方差的方向作为主成分。在MATLAB中，可以利用train_data_c（展平后的列向量集合）计算协方差矩阵，然后通过奇异值分解(SVD)获取特征向量。PCA的优势在于能够有效降低数据维度，同时保留主要特征信息。

LDA（线性判别分析）与PCA不同，它是一种有监督学习算法，需要利用train_label提供的类别信息。LDA的目标是找到使类间离散度最大、类内离散度最小的投影方向。在实际应用中，LDA通常需要先通过PCA降维以避免小样本问题。

特征提取后的结果可以用于后续的分类器训练。值得注意的是，参数P中的图像尺寸(hang和lie)会影响特征提取的维度，而训练样本数量(num_train)和测试样本数量(num_test)的设置则会影响算法的泛化能力评估。

在实际应用中，可以尝试PCA和LDA的结合使用，先用PCA降维消除噪声，再用LDA进行更有判别力的特征提取。这种组合策略往往能取得更好的识别效果。