人脸识别2DLDA程序

资 源 简 介

人脸识别2DLDA程序

详 情 说 明

2DLDA（二维线性判别分析）是传统LDA（线性判别分析）在人脸识别领域的扩展和改进算法。相比经典LDA需要将二维图像矩阵转换为一维向量进行处理，2DLDA直接对二维图像矩阵进行运算，有效避免了小样本问题和维数灾难。

该算法通过计算类内散度矩阵和类间散度矩阵来寻找最优投影方向，最大化类间差异同时最小化类内差异。其核心优势在于保留了图像的空间结构信息，使得提取的特征更具判别性。实验证明2DLDA在ORL、Yale等人脸数据库上可获得比LDA更高的识别率，尤其对光照、表情等变化表现出更好的鲁棒性。

实现时需注意正则化处理以避免矩阵奇异问题，同时结合PCA降维可进一步提升计算效率。2DLDA的衍生算法如(2D)²LDA通过双向投影进一步增强了特征表达能力，成为当前人脸识别预处理阶段的经典方法之一。