opencv学习笔记六十六：FisherFace人脸识别算法

最新推荐文章于 2025-06-13 11:47:38 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： FisherFace人脸识别 人脸识别算法 LDA
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FisherFace是一种基于LDA的识别算法，关注类间方差最大化和类内方差最小化，与PCA的主要区别在于考虑了类别信息。通过降维优化人脸数据，提升识别效果。LDA原理类似自适应阈值法，寻找最佳分类边界。

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简要：

FisherFace是基于LDA降维的人脸识别算法，由Ronald Fisher最早提出，故以此为名。它和PCA类似，都是将原始数据映射到低维空间，但和PCA最大的区别就是它考虑了降维后数据的类间方差和类内方差，使得降维后的数据类间方差最大，类内方差最小，而PCA是使整体数据降维后的方差最大，没有考虑降维后类间的变化。这又让我想到了二值化中的自适应阈值法，跟LDA的原理有点类似，依次遍历阈值，对于阈值分割后的黑白像素两类，使其两类间灰度值的方差最大，找到的这个阈值即为最适应阈值。

LDA原理：

 

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1、下载人脸数据集，典型的有ORL，yale,我这里下载的是ORL人脸数据集，下载网址https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html。 2、将所有图片的路径保存在一个txt文件中，方便后面读取所有图片。 //ifstream主要对文件读操作 //ofstream主要对文件进行读写 ...
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人脸识别经典算法三：Fisherface（LDA）
架构设计
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OpenCV人脸识别之FisherFace算法（LDA线性判别分析）
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11-04 2337
FisherFace算法 Fisherface是由Ronald Fisher发明的，Fisherface所基于的LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征。 1.LDA原理图介绍 2.数据集是二类情况 通常情况下，待匹配人脸要和人脸库内的多张人脸匹配，所以这是一个多分类的情况。出于简单考虑，可以先介绍二类的情况然
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06-13 989
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08-31
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