线性判别分析LDA人脸识别代码

资 源 简 介

线性判别分析LDA人脸识别代码

详 情 说 明

线性判别分析（LDA）是一种经典的监督式降维方法，在人脸识别领域有广泛应用。其核心思想是将高维人脸数据投影到低维空间，使得同类样本尽可能聚集、不同类样本尽可能分离。

实现LDA人脸识别通常包含以下关键步骤：首先需要对原始人脸图像进行预处理，包括灰度化、尺寸归一化等操作。然后计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，通过求解广义特征值问题得到最优投影方向。这些投影向量构成了人脸特征子空间。

在分类阶段，将新人脸图像投影到该子空间后，可以采用最近邻等分类器进行识别。识别率是衡量算法性能的重要指标，一般通过划分训练集和测试集来计算。识别率的计算需要考虑样本划分策略，常见的有留一法和k折交叉验证。

相比PCA等无监督方法，LDA利用了类别标签信息，在人脸识别任务中通常能获得更好的判别性能。但需要注意LDA对数据分布的基本假设，在小样本情况下可能出现矩阵奇异问题，这时需要采用正则化或子空间融合等技术改进。