使用lda进行多类人脸识别

Question

我一直在读这篇文章Face Recognition Using LDA-Base Algorithm。

在找到正则化的LDA子空间并将训练图像投影到该子空间后，如何测试分类器。我还将测试图像投影到相同的子空间中。现在怎么办？

我读到的所有示例都是使用贝叶斯的二进制分类。更清楚地说，现在我想检查给训练好的分类器的人脸图像是否会被识别。

我在Szeliski的书中发现了这一点，但我不能理解所有这些方程。

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Answer 1

如您所知，LDA是线性判别分析的首字母缩写。它实际上将学习样本投影到一个子空间中，在这个子空间中，不同类之间的距离将被最大化，而相同类样本之间的距离将被最小化。

因此，当您要将其用于人脸识别时，您必须从每个人(图库图像)中获取多个样本。然后执行LDA并得到结果的子空间。在这一步之后，你就有了一个子空间，所有的面都可以投影到这个子空间中。对于下一步，您将(使用点积)将图库图像投影到此子空间中，并将它们另存为图库模板。这些模板将在稍后的测试步骤中使用。最后一步是测试。在这一步中，你有一个测试的人脸图像，并想知道它是谁。所以你应该通过将这个人脸图像投影到那个子空间来计算它的模板。然后从所有图库模板中计算此测试模板的欧几里德距离(或其他距离类型)。最近的图库模板与测试图像具有相同的标识。