MATLAB实现基于人脸识别的双边二维线性判别分析(2DLDA)算法

资 源 简 介

本项目实现了改进的双边2DLDA算法，通过在图像行和列方向同时进行线性判别分析，有效提升人脸识别的特征判别能力。相比传统单边方法，该算法能更好地捕获双向判别特征，适用于人脸识别系统的开发与优化。

详 情 说 明

基于人脸识别的双边二维线性判别分析(2DLDA)算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的双边二维线性判别分析(2DLDA)人脸识别算法。与传统单边2DLDA仅在一个方向进行特征提取不同，双边2DLDA同时在行和列两个方向进行线性判别分析，能够更有效地提取人脸图像的双向判别特征，提高识别性能。项目提供了一套完整的人脸识别解决方案，包含图像预处理、特征提取、分类器训练和识别测试全流程。

功能特性

• 双向特征提取：同时在行和列方向进行线性判别分析，充分挖掘图像二维结构信息
• 完整处理流程：包含数据预处理、特征标准化、模型训练、测试评估全流程
• 高效分类算法：采用最近邻分类器实现快速准确的人脸识别
• 结果可视化：提供特征分布和识别结果的可视化分析
• 性能评估：输出识别准确率、混淆矩阵等详细评估指标

使用方法

1. 准备训练数据：组织多个人脸图像样本的二维矩阵集合，每个样本为灰度图像矩阵
2. 配置参数：设置特征维数、正则化参数等算法参数
3. 运行主程序：执行算法进行模型训练和测试
4. 查看结果：获取特征投影矩阵、降维特征、识别准确率等输出

输入要求：

• 训练数据集：人脸图像二维矩阵集合
• 测试数据集：待识别人脸图像二维矩阵
• 标签数据：对应训练样本的身份标签向量
• 参数设置：特征维数、正则化参数等

输出结果：

• 行方向和列方向的特征投影矩阵
• 降维后的特征子空间表示
• 测试集分类准确率
• 详细分类混淆矩阵
• 特征分布和识别结果可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

文件说明

主程序文件整合了完整的双边2DLDA算法流程，实现了数据加载与预处理、双向投影矩阵计算、特征子空间构建、模型训练与测试评估等核心功能，同时提供结果可视化和性能分析能力。该文件作为项目入口点，协调各模块协同工作，确保算法高效执行。