人脸识别中2DLDA算法的matlab程序

资 源 简 介

人脸识别中2DLDA算法的matlab程序

详 情 说 明

2DLDA（二维线性判别分析）是一种经典的人脸识别特征提取算法，它直接在二维图像矩阵上进行操作，避免了传统LDA需要将图像转化为一维向量导致的小样本问题。该算法的matlab实现通常包含以下几个关键步骤：

首先对训练集图像数据进行预处理，包括图像尺寸归一化和灰度化处理。2DLDA的核心在于计算类间散度矩阵和类内散度矩阵，通过在二维空间寻找最优投影方向来最大化类间离散度与类内离散度的比值。

实现过程会先计算所有训练样本的平均图像，然后分别计算每个类别的类内差异和不同类别间的差异。通过求解广义特征值问题得到判别矢量，这些矢量构成了投影矩阵。在特征提取阶段，原始图像通过投影矩阵变换后得到低维特征表示。

分类阶段采用最近邻分类器，计算测试样本特征与训练样本特征的欧式距离，将测试样本归类到距离最近的训练样本所属类别。该算法能有效降低计算复杂度，同时保持较好的识别率，是人脸识别领域的经典方法之一。