PCA与LDA融合的人脸识别：降维处理与算法研究

"这篇毕业设计主要探讨了人脸图像向量的降维方法在人脸识别领域的应用。作者金琪嘉在李丽娟教授的指导下，研究了一种结合PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）的人脸识别算法，以解决传统Eigenface算法在光照条件下的局限性。" 在人脸识别技术中，图像处理和特征提取是关键步骤。人脸识别通常包括人脸检测、特征提取和识别确认三个阶段。人脸检测定位出图像中人脸的位置，特征提取则从检测到的人脸区域中提取具有区分性的特征，以便于后续的识别或确认。特征提取是核心环节，因为它直接影响识别的准确性和效率。 PCA是一种常用的无监督学习方法，用于数据降维。它通过对原始高维数据进行线性变换，找到数据的主要成分，即方差最大的方向，形成一组新的正交基——Eigenfaces，这些基向量可以用来表示原始人脸图像，同时减少数据的维度，去除噪声并保留主要信息。 然而，PCA对于光照、表情等变化的鲁棒性较弱，这限制了它的实际应用。为了解决这个问题，论文提出了一种结合PCA和LDA的算法。LDA是一种有监督学习方法，旨在最大化类间距离，同时最小化类内距离，以增强不同类别之间的区分性。在人脸识别中，LDA可以更好地捕捉类别相关的特征，提高识别效果。 论文中的新算法首先利用PCA对全部样本进行降维，创建一个低维空间。接着，通过LDA处理待识别样本，将其映射到PCA创建的空间中，进一步降低维度，同时保持或提升识别性能。这种融合方法优化了特征提取过程，增强了算法在光照变化条件下的识别能力，并展现出良好的抗噪声性能。 总结来说，这篇毕业设计提出了一个创新的降维策略，结合PCA和LDA的优势，以改善人脸识别系统的性能。这种方法不仅减少了计算复杂性，还提高了识别的准确率，为实际应用提供了更可靠的技术支持。关键词涵盖了向量降维、特征提取、人脸识别以及Eigenface，展示了该研究在人脸识别技术领域的深度和实用性。