LDA技术在人脸识别和基因识别中的应用研究

LDA在人脸识别上的应用 LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）是一种常用的降维技术，广泛应用于人脸识别、基因识别、药物识别等领域。本文将详细介绍LDA在人脸识别上的应用，包括标准LDA的应用和改进后的标准化LDA方法。 一、LDA在人脸识别上的应用 LDA的主要目的是尽可能地增大投影后的样本类间的离散度，而尽可能地减小投影后的样本类内的离散度，以达到从高维空间里提取具有判别能力的低维特性。在人脸识别中，样本内离散度矩阵经常是奇异性的，传统的LDA方法解决不了这个问题。 二、标准LDA方法 标准LDA方法定义样本类间离散度矩阵和样本类内离散度矩阵，然后使用Fisher准则函数来寻找使样本类间离散度矩阵和样本类内离散度矩阵行列式比值最大的那些特征向量。然而，这种方法存在边缘主导特征分界问题，使降维转换矩阵更多地强调那些原本已经可以较好的分开样本类。 三、标准化LDA方法 标准化LDA方法解决了奇异性问题，采取限制样本类内离散度为零的前提下寻找样本类间离散度最大的投影方向。标准化LDA方法重新定义样本类间离散度，使用加权函数定义，使得LDA算法更加robust。 四、实验结果 实验结果表明，标准化LDA方法在人脸识别上的性能远远超过传统LDA方法。使用400个人脸图像数据库，实验结果显示，标准化LDA方法的识别率明显高于传统LDA方法。 五、LDA在基因识别上的应用 LDA也广泛应用于基因识别领域。传统方法使用一些分子作为各基因的特征分子，但是这种方法存在缺陷。使用LDA线性判别式对矢量集合进行变换，找到最优化的权重因子，可以更好地反映基因间整个进化历史。 六、实验结果 实验结果表明，使用LDA方法可以有效地识别基因的进化关系。使用38个基因组按以下步骤构建遗传距离矩阵，实验结果显示，LDA方法可以准确地识别基因的进化关系。 LDA是一种非常有用的降维技术，广泛应用于人脸识别、基因识别等领域。标准化LDA方法解决了传统LDA方法的不足，可以更好地应用于实际问题中。