LDA人脸识别

资 源 简 介

LDA人脸识别

详 情 说 明

LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种经典的人脸识别算法，主要通过线性投影来实现特征提取和降维。与PCA关注全局方差不同，LDA的核心思想是最大化类间散度同时最小化类内散度，从而获得更好的分类效果。

在LDA人脸识别实现中，首先需要构建训练样本的类内散布矩阵和类间散布矩阵。通过求解广义特征值问题得到最佳投影方向，这些投影向量构成了人脸特征子空间。测试时，将新人脸图像投影到该子空间后，采用最近邻分类器等简单方法即可完成识别。

实际应用中，LDA常面临小样本问题，即样本维度远大于样本数量会导致散布矩阵奇异。对此可采用PCA+LDA的两阶段处理，先通过PCA降维消除奇异问题，再进行LDA投影。此外，算法对光照、姿态等变化较为敏感，通常需要配合预处理技术提升鲁棒性。

该方法的优势在于具有明确的统计意义和直观的几何解释，计算复杂度适中，适合中等规模的人脸数据集。但随着深度学习发展，传统LDA已逐渐被深度特征提取方法取代，但其核心思想仍在改进算法中得到延续。