Fisher线性鉴别分析（FLDA）方法

资 源 简 介

Fisher线性鉴别分析（FLDA）方法

详 情 说 明

Fisher线性鉴别分析（FLDA）是一种经典的线性降维方法，特别适用于模式识别任务中。FLDA的核心思想是通过最大化类间散度同时最小化类内散度，找到最佳投影方向，将高维数据投影到低维空间。

在ORL人脸数据库上的应用展现了FLDA的实际价值。这个数据库包含40个人的400幅图像，每个人有10幅不同条件下的面部图像。FLDA处理这种小型但具有代表性的数据集时，能有效提取最具判别性的特征。

FLDA的计算过程可以分解为几个关键步骤：首先计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，然后求解广义特征值问题以获得最优投影方向。这些投影方向能将高维的人脸图像数据（比如112×92像素的ORL图像）降到更低维的空间，同时保留最重要的分类信息。

与传统的主成分分析（PCA）相比，FLDA更加注重类别信息的保持，这使得它在分类任务中通常能取得更好的效果。在ORL这样的标准人脸库上，FLDA方法能够达到90%以上的识别率，证明其在小规模人脸识别问题中的有效性。