二维主成分分析，适用于面部图像。

资 源 简 介

二维主成分分析，适用于面部图像。

详 情 说 明

二维主成分分析(2DPCA)是一种针对图像数据的特征提取方法，特别适合处理面部图像这类具有空间结构的高维数据。与传统的PCA不同，2DPCA直接对图像矩阵进行操作，避免了将图像展开为向量导致的维度灾难问题。

在面部识别应用中，2DPCA通过计算图像矩阵的协方差矩阵，找到最能代表面部特征变化的主成分方向。这种方法保留了图像的行列结构信息，相比传统PCA具有三大优势：计算效率更高，因为不需要处理超大维度的协方差矩阵；内存消耗更少；识别率通常更优。

实现时，算法首先构建图像样本的总体散布矩阵，然后求解该矩阵的特征向量，这些特征向量构成了一个投影空间。新的人脸图像可以通过向这个空间投影获得低维表示，同时保留了最重要的识别特征。

2DPCA在面部识别系统中展现出良好的性能，它能够有效处理光照变化、小角度旋转等常见问题，为后续的分类识别提供了更紧凑且更具判别性的特征表示。