Fisherface人脸识别

资 源 简 介

Fisherface人脸识别

详 情 说 明

Fisherface是一种经典的人脸识别算法，它结合了PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）两种降维技术的优势。该算法不仅能有效提取人脸特征，还能最大化类间差异并最小化类内差异，这使得它在ORL、AR、FERET等标准人脸数据集上表现出色。

Fisherface算法的实现主要分为三个核心阶段。首先对彩色图像进行灰度化处理，虽然原始算法支持彩色图像测试，但通常转为灰度图可以简化计算。接着使用PCA进行初步降维，去除数据中的噪声和冗余信息。最关键的是LDA处理阶段，该步骤会找到最优的投影方向，使得不同人脸类别的样本尽可能分开，而同类别样本尽可能聚集。

在实验效果方面，Fisherface在理想条件下确实能够达到接近100%的识别率，这得益于它对光照变化和面部表情的较强鲁棒性。算法特别适合处理小样本问题，这正是人脸识别场景的典型特征。值得注意的是，要实现最佳效果，通常需要规范化的预处理步骤，包括人脸对齐和光照归一化等操作。

相比Eigenface等其他人脸识别方法，Fisherface通过引入类别信息，显著提升了识别性能。这种算法思路后来也启发了很多改进方法，在实际应用中展现了持久的生命力。