matlab代码实现人脸识别2DLDA

资 源 简 介

matlab代码实现人脸识别2DLDA

详 情 说 明

人脸识别中的2DLDA（二维线性判别分析）是一种经典的特征提取方法，它直接在图像矩阵上操作，避免了传统LDA需要将图像转为向量的步骤，从而更好地保留空间结构信息并减少计算量。

算法核心思路 数据准备：将训练人脸图像按类别分组，每个图像保持原始的二维矩阵形式（如高度×宽度）。 计算类内/类间散度矩阵： 类内散度矩阵通过计算同类样本的协方差得到，衡量同一类别内的数据离散程度。 类间散度矩阵通过比较不同类别均值差异得到，反映类别间的分离性。 投影矩阵求解：通过广义特征值分解优化类间与类内散度矩阵的比值，得到最佳投影方向，使得投影后的特征具有最大类别区分度。 降维与分类：用投影矩阵将测试图像降至低维空间，最后通过最近邻分类器等实现识别。

Matlab实现要点 矩阵运算高效利用Matlab的向量化操作，避免显式循环。 需注意小样本问题（如Sw可能奇异），可通过正则化或PCA预降维处理。 可视化部分可叠加投影后的特征脸观察判别效果差异。

扩展应用 2DLDA的二维特性使其尤其适合处理局部特征（如分块LDA），或与其他方法（如Gabor滤波）结合提升光照、姿态的鲁棒性。