2DLDA基于人脸识别的2dlda代码

资 源 简 介

2DLDA基于人脸识别的2dlda代码

详 情 说 明

基于2DLDA的人脸识别方法是一种经典的特征提取技术，与传统LDA不同，它直接在二维图像矩阵上运算，避免了向量化带来的维度灾难问题。该方法通过最大化类间散度与最小化类内散度的比值，找到最优投影方向，从而保留最具判别力的面部特征。

核心思路分为三步：首先计算训练集中所有人脸图像的类内和类间散度矩阵，通过矩阵运算保留行列方向的二维结构；然后求解广义特征值问题得到投影矩阵；最后将测试图像投影到低维子空间，采用最近邻分类器完成识别。相较于PCA等无监督方法，2DLDA更注重类别可分性，尤其适合光照、表情变化较小的人脸数据集。

该方法的优势在于计算效率高且物理意义明确，但需注意小样本问题可能导致散度矩阵奇异。实际应用中常与Gabor特征或局部二值模式结合以提升鲁棒性。