LDA的人脸识别技术

资 源 简 介

LDA的人脸识别技术

详 情 说 明

基于LDA的人脸识别技术是一种经典的线性判别分析方法在模式识别领域的应用。该技术通过最大化类间离散度与最小化类内离散度的比值，找到最优的特征投影方向。

在ORL数据库上的实现流程主要包括数据准备、模型训练和测试验证三个阶段。首先从ORL数据库中读取人脸图像数据，这个数据库包含多个人在不同姿态和表情下的面部图像。为了构建有效的识别系统，需要将数据集分为训练集和测试集两部分。

训练阶段的核心是计算类间散布矩阵和类内散布矩阵，通过求解广义特征值问题得到判别向量。这些向量构成了一个投影空间，能够将原始的高维人脸数据投影到低维特征空间，同时保持最大的判别信息。在测试阶段，新的人脸图像经过同样的投影后，通过计算与训练样本在特征空间中的距离来进行分类识别。

这种基于LDA的方法有效地解决了维度灾难问题，通过特征降维提高了识别效率。值得注意的是，LDA方法假设各类样本服从高斯分布且具有相同的协方差矩阵，在实际应用中需要考虑这些假设条件是否满足。