2DPCA的代码

资 源 简 介

2DPCA的代码

详 情 说 明

2DPCA（二维主成分分析）是一种经典的图像特征提取方法，由Jian Yang等人在PAMI期刊提出。与传统的PCA不同，2DPCA直接作用于二维图像矩阵，避免了将图像展开为向量导致的维度灾难问题。

核心思想是通过构建图像协方差矩阵，直接对原始图像矩阵进行投影。其优势在于：1）保留图像空间结构信息；2）计算效率更高；3）在小样本情况下表现更稳定。该算法特别适合人脸识别任务，通过提取图像行方向的主成分特征，在保持识别率的同时大幅降低特征维度。

实现流程主要包括三步：首先计算所有训练样本的图像行协方差矩阵，然后求解该矩阵的特征向量作为投影轴，最后通过线性投影得到低维特征。由于直接处理二维数据，相比传统PCA能更有效地捕捉图像局部特征，这使其在光照、姿势变化的人脸数据集上表现出色。