​基于二维线性鉴别分析的人脸识别

资 源 简 介

​基于二维线性鉴别分析的人脸识别

详 情 说 明

基于二维线性鉴别分析（2D-LDA）的人脸识别方法是一种高效的特征提取技术，尤其适用于图像数据的降维与分类任务。与传统的线性鉴别分析（LDA）不同，2D-LDA直接处理二维图像矩阵，避免了将图像展开为一维向量导致的计算复杂度和信息损失问题。

在ORL人脸库上的测试验证了该方法的有效性。ORL库包含多人在不同光照、表情和姿态下的面部图像，是评估算法鲁棒性的常用数据集。2D-LDA的核心思想是通过最大化类间散度与类内散度的比值，提取最具判别力的投影方向。相比PCA等无监督方法，其分类导向性更强，尤其适合小样本场景。

实际应用中，算法首先将训练图像投影到鉴别空间，得到低维特征；测试阶段则通过计算待识别样本与训练特征的相似度（如欧氏距离）完成分类。实验表明，2D-LDA在保持较高识别率的同时，显著减少了计算开销，这对实时系统尤为重要。

扩展思考：结合局部特征（如LBP）或深度学习模型，可进一步优化对光照和遮挡的适应性。此外，增量式2D-LDA能动态更新特征空间，适用于新增人脸类别的场景。