MATLAB实现LDA人脸识别算法

"LDA人脸识别算法在MATLAB中的实现" 人脸识别是一种生物特征识别技术，它基于人类面部的物理特征来进行身份验证。线性判别分析（LDA）是用于人脸识别的一种统计方法，它通过降维来突出样本之间的差异，提高分类性能。在本资源中，描述了如何使用MATLAB实现LDA人脸识别算法。 首先，代码初始化了一些关键变量，如`samplesnumber`定义了样本总数，`trainnumber`指定了训练样本的数量，而`testnumber`则用于计算测试样本的数量。代码通过循环读取图像文件并将其处理为一维向量，存储在`train`矩阵中。这里使用的是ORL人脸数据库，每个身份有多个不同表情或光照条件下的图像。 接着，代码进行了主成分分析（PCA）预处理，以减少数据的维度并提取主要特征。PCA通过计算协方差矩阵`C`，然后求解其特征值和特征向量，将特征值按大小排序。这里的`l`变量确定了保留多少个主成分，以保持原始数据的90%方差。 然后，根据PCA得到的主成分，构建新的基`base`，并用这些基转换原始训练集`train`，得到`newtrain`。这个步骤是为了进一步减小数据的维度，同时保持区分度。 在PCA之后，计算类内散度矩阵`Sw`和类间散度矩阵`Sb`。`Sw`反映了同一类别内的样本差异，`Sb`则表示不同类别间的差异。这两个矩阵对于LDA的线性投影至关重要，因为LDA的目标是找到一个投影方向，使得类间距离最大化，而类内距离最小化。 最后，测试集的准备过程与训练集类似，但未在提供的代码片段中完全展示。在实际应用中，测试集会经过同样的PCA和LDA变换，并与训练好的模型进行匹配，以识别测试样本的人脸身份。 这个资源详细介绍了如何在MATLAB环境中使用LDA进行人脸识别，包括数据预处理、主成分分析和线性判别分析的关键步骤。这种方法对于理解和实现人脸识别系统非常有价值，特别是在有限计算资源和高维数据的情况下。