二维线性鉴别分析的人脸识别

资 源 简 介

二维线性鉴别分析的人脸识别

详 情 说 明

二维线性鉴别分析（2DLDA）是一种经典的人脸识别方法，相比传统的一维线性鉴别分析（LDA），它直接对二维图像矩阵进行处理，避免了将图像展开为一维向量带来的高维问题。这种方法在ORL人脸库上表现出了较好的识别效果。

2DLDA的核心思想是寻找一个投影矩阵，将原始图像投影到一个低维空间，使得类内样本的投影尽可能紧凑，而类间样本的投影尽可能分散。由于直接对二维图像矩阵操作，计算复杂度降低，且能更好地保留图像的空间结构信息。

在ORL人脸库上的实验通常涉及以下几个步骤：首先，对数据集进行预处理，可能包括归一化、灰度调整等；其次，使用2DLDA提取特征，计算最佳投影方向；最后，采用最近邻分类器等简单分类方法进行识别。测试结果表明，2DLDA在ORL库上能达到较高的识别率，尤其在样本较少的情况下仍能保持较好的鲁棒性。

相比于PCA等其他降维方法，2DLDA更注重类间区分能力，因此在人脸识别任务中表现更优。然而，它对光照、姿态变化较为敏感，后续研究通常会结合其他特征提取方法或深度学习技术进一步提升性能。