二维的LDA人脸识别

资 源 简 介

二维的LDA人脸识别

详 情 说 明

二维LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种经典的人脸识别方法，通过最大化类间散度与最小化类内散度的方式提取判别性特征。与一维LDA不同，二维LDA直接处理图像矩阵而非向量化数据，能更好地保留空间结构信息。

在Matlab实现中，二维LDA的核心步骤包括：首先计算所有训练样本的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取最优投影矩阵。投影后的特征空间不仅维度更低，而且具有更强的判别能力。该方法对光照、表情等变化具有一定鲁棒性，且计算效率较高，适合中小规模人脸数据集。

实际应用中，二维LDA常与PCA等降维方法结合使用，以进一步提升识别率。其Matlab程序通常包含数据预处理、模型训练和测试验证三个模块，通过矩阵运算高效实现特征提取和分类。