基于2D-LDA的人脸识别编码

资 源 简 介

基于2D-LDA的人脸识别编码

详 情 说 明

2D-LDA（二维线性判别分析）是一种经典的人脸识别特征提取方法，相比传统LDA更适合处理图像矩阵数据。该方法直接在二维图像空间进行运算，避免了向量化操作带来的维度灾难问题。

实验采用ORL人脸数据库，该库包含40人每人10张不同姿态和表情的人脸图像。研究人员选取每人的第1、3、5、7、9张作为训练样本，其余作为测试集。2D-LDA的核心是计算类间散布矩阵和类内散布矩阵，通过求解广义特征值问题获得最优投影方向。

特征向量按对应特征值大小降序排列后，选取前d个特征向量组成变换矩阵。这里d取值从2到20的偶数，通过实验验证不同维度下的识别效果。特征重建阶段，训练集和测试集图像都投影到新的特征空间，显著降低了数据维度。

分类阶段采用最近邻算法，计算测试样本与所有训练样本在特征空间的距离，选择最近的训练样本类别作为预测结果。实验结果表明，随着特征维度d的增加，识别率呈现先上升后稳定的趋势，验证了2D-LDA的有效性。该方法避免了传统LDA的小样本问题，计算效率更高，适用于实际人脸识别系统。