楼主: sbslizhen

[已解决] LDA人脸识别matlab程序代码

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发表于 2012-10-11 14:57:05 | 显示全部楼层

谢谢,我最近刚接触人脸识别。今天学习了
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发表于 2012-10-11 15:00:41 | 显示全部楼层
Menow 发表于 2012-10-11 14:57
谢谢,我最近刚接触人脸识别。今天学习了

不用客气~
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发表于 2012-10-11 16:15:49 | 显示全部楼层

您好,我还想问题。
现在人脸识别算法很多,LDA算法在这些算法中处于什么阶段,它只是PCA的一个升级版吗?它的优点和缺点是什么。
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发表于 2012-10-12 10:03:57 | 显示全部楼层
Menow 发表于 2012-10-11 16:15
您好,我还想问题。
现在人脸识别算法很多,LDA算法在这些算法中处于什么阶段,它只是PCA的一个升级版吗 ...

PCA和LDA都是人脸识别中比较经典的算法,后来的很多算法都是在它们基础上进行改进的,比如2DPCA、2DLDA、KPCA、KLDA等等。LDA和PCA相比,LDA考虑了训练样本的类别信息,能很好的区分不同的类别。不过LDA经常遇到小样本问题,即类内散布矩阵奇异的问题。
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发表于 2012-10-12 16:35:13 | 显示全部楼层
yinhefeng 发表于 2012-10-12 10:03
PCA和LDA都是人脸识别中比较经典的算法,后来的很多算法都是在它们基础上进行改进的,比如2DPCA、2DLDA、 ...

我运行了您上传的程序,算法识别率很高。程序进行两次降维,第一次是PCA降维,这个时候的提取的特征应该叫eigenface吗?第二次降维是Fisher线性分析降维,这个时候的特征能叫Fisherface吗,此时的特征是对eignface的降维,这个时候还具有人脸信息吗,这个时候的特征还能是face吗?
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发表于 2012-10-12 16:36:40 | 显示全部楼层
Menow 发表于 2012-10-12 16:35
我运行了您上传的程序,算法识别率很高。程序进行两次降维,第一次是PCA降维,这个时候的提取的特征应该 ...

而且程序中,没有对图像进行处理,识别率高。
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发表于 2012-10-12 16:48:18 | 显示全部楼层
yinhefeng 发表于 2012-10-12 10:03
PCA和LDA都是人脸识别中比较经典的算法,后来的很多算法都是在它们基础上进行改进的,比如2DPCA、2DLDA、 ...

还有,最后8样本的图像,最佳投影维数是16,一幅人脸图像最后提出的特征是1*16的向量难以想象可以有这么高的识别率
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发表于 2012-10-12 16:59:04 | 显示全部楼层
Menow 发表于 2012-10-12 16:35
我运行了您上传的程序,算法识别率很高。程序进行两次降维,第一次是PCA降维,这个时候的提取的特征应该 ...

Fisherface思想是直接使用LDA时常常有类内散布矩阵奇异的问题(样本维数大于样本个数),所以先使用PCA对样本进行降维。第1次降维得到Eigenface,第2次是对降维后的样本进行LDA。子空间的方法就是使用样本矩阵的特征向量来表达样本,利用这些特征向量是可以重构出原来的图像的。
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发表于 2012-10-12 17:01:41 | 显示全部楼层
Menow 发表于 2012-10-12 16:36
而且程序中,没有对图像进行处理,识别率高。

这是在ORL人脸库上进行的实验,由于ORL里面的图像光照等变化不是很大,所以识别率比较高一些。也可以对图像做一些有利于后期识别的预处理。
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发表于 2012-10-12 17:03:23 | 显示全部楼层
Menow 发表于 2012-10-12 16:48
还有,最后8样本的图像,最佳投影维数是16,一幅人脸图像最后提出的特征是1*16的向量难以想象可以有这么 ...

特征并不是越多越好,只要具有代表性和可区分性,能很好的把不同的样本分开就行。
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