2DLDA二维的LDA人脸识别matlab程序

资 源 简 介

2DLDA二维的LDA人脸识别matlab程序

详 情 说 明

2DLDA（二维线性判别分析）是一种用于人脸识别的经典特征提取方法。与传统的LDA不同，2DLDA直接对二维图像矩阵进行操作，避免了将图像展开为一维向量带来的维数灾难问题。

该MATLAB程序主要实现了以下几个关键功能：

数据预处理阶段：将输入的二维人脸图像进行规范化处理，包括尺寸归一化和灰度归一化，确保所有样本处于相同尺度。

类间离散度矩阵计算：通过分析不同类别样本之间的差异，构建反映类别区分度的统计量。

类内离散度矩阵构建：计算同类样本的聚集程度，用于衡量类别内部的紧凑性。

特征投影矩阵求解：通过求解广义特征值问题，找到最优的投影方向，使得投影后的特征能最大程度地区分不同类别。

分类识别阶段：采用最近邻分类器对降维后的特征进行分类识别。

程序的优势在于直接处理二维图像，不仅计算效率高，而且保留了图像的空间结构信息。使用者只需准备好人脸图像数据集，设置适当的参数，即可完成从特征提取到识别的完整流程。