LDA人脸识别计算率的程序

资 源 简 介

LDA人脸识别计算率的程序

详 情 说 明

LDA（线性判别分析）是一种经典的特征提取方法，在人脸识别领域有着广泛应用。本文主要介绍基于MATLAB实现的LDA人脸识别系统在ORL数据库上的识别率计算方法。

ORL人脸数据库包含40个人的400张面部图像，每人10张不同条件下的照片。使用LDA方法时，首先需要将图像转换为特征向量，然后计算类内和类间散布矩阵。LDA的核心思想是找到最优投影方向，使得投影后的特征具有最大的类间离散度和最小的类内离散度。

在实际实现中，程序会首先读取ORL数据库中的训练集图像，通过预处理步骤将图像转换为统一的格式和大小。然后使用LDA算法提取最具判别力的特征子空间。测试阶段，将测试图像投影到该子空间后，通过最近邻分类器或其他分类算法计算识别率。

计算识别率时，通常采用留一法交叉验证。每次取一个人的一张图像作为测试样本，其余作为训练样本，重复进行直至所有人的所有图像都被测试过。最终识别率是正确识别的样本数与总测试样本数的比值。

MATLAB实现这一流程的优势在于它提供了丰富的矩阵运算函数和图像处理工具箱，可以高效地完成特征提取和分类计算。值得注意的是，LDA方法在小样本情况下表现良好，特别适合ORL这类规模适中的数据库。