基于LDA算法的人脸识别方法的比较研究

线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究,通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA的人脸识别。文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces、Fish-erfaces、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。