： 设计了一种基于图像分块的 LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法， 该方法从模式的原始数字图像出发， 先对 图像矩阵进行分块，然后对分块子图像进行 LDA 特征提取，从而得到能代替原始模式的低维新模式，最后再用最小距离分 类器进行分类。该方法克服了传统 LDA 方法的缺点， 其优点是能有效地提取图像的局部特征。实验表明： 该方法在识别性 能上优于 Fisherfaces方法。

投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤： 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵，对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算，使用图像的灰度值，它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时，因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式，重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在，每个图像都由一个 1600x1 的向量表示（对于 40x40 大小的图像）。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值，我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 （x = 训练集中的每个图像，m = 图像的平均值） 为了计算类内散布的总数，我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布，我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成（m = 该类别的平均值，m` =

基于LDA特征提取的人脸识别算法对比了不同维度特征的识别率

PCA+LDA经典人脸识别算法，先用PCA降维，再用LCA降维

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适合于大学课程设计 1. 基于PCA的Eigenface算法实验程序 2. 基于PCA+LDA算法的人脸识别程序，带GUI界面 3. 过程演示录屏.mp4

LDA是一种线性降维方法，具有很好的聚类效果，该程序首先对识别人脸数据降维识别，并有详细的说明。

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Gabor+LDA人脸识别