Matlab中的PCA+LDA人脸识别算法原理与实现

Matlab中的PCA+LDA人脸识别算法原理与实现

人脸识别技术在越来越多的领域得到应用，其中基于PCA和LDA的人脸识别算法是常用的一种方法。本文将介绍该算法的原理和实现过程，以及使用Matlab进行实验的详细步骤。

一、PCA（Principal Component Analysis）主成分分析

PCA是一种常用的数据降维技术，在人脸识别中被用来将高维度的图像数据降到低维空间，提取出数据的主要特征。PCA的核心思想是将原有数据矩阵进行奇异值分解，找到最大的K个奇异值对应的特征向量，这些特征向量就是数据集中最主要的K个特征，它们组合起来可以表示原有数据矩阵中的绝大部分信息。

在Matlab中，通过SVD函数可以获取数据矩阵的奇异值分解结果，从中提取出前K个特征向量即可实现PCA的降维过程。以下是Matlab的示例代码：

%读入人脸数据
faces = [];
for i=1:40
for j=1:10
str = [‘./att_faces/s’,num2str(i),‘/’,num2str(j),‘.pgm’];
img = imread(str);
img = double(img(😃');
faces = [faces;img];
end
end

%PCA降维，提取出前K个特征向量