LDA是人脸识别中比较基础的一个算法

资 源 简 介

LDA是人脸识别中比较基础的一个算法

详 情 说 明

LDA（线性判别分析）是人脸识别领域中一种经典的算法，主要用于解决特征提取和降维问题。与PCA（主成分分析）不同，LDA不仅考虑数据的分布特性，还关注类别信息，使其在人脸识别任务中更具优势。

LDA的核心思想是找到一个投影方向，使得不同类别样本在该方向上的投影尽可能分离，而同一类别样本尽可能聚集。这一特性使得LDA在人脸识别中能够有效区分不同个体的面部特征。

在实际应用中，LDA常与其他技术结合，例如先使用PCA降维以减少计算复杂度，再应用LDA进行更有效的分类。尽管深度学习如今在人脸识别领域占据主导地位，LDA因其简单、高效的特点，仍在某些场景下具有实用价值。