线性判别分析（LDA）

资 源 简 介

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直接用于人耳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的人耳识别。文对几种基于LDA的人耳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Fisherears、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法

详 情 说 明

线性判别分析（LDA）是一种广泛应用于特征提取的线性分类方法，但在将LDA直接应用于人耳识别时会面临维数问题和“小样本”问题。为了解决这两个问题，研究人员通过多种途径进行了探索，并成功实现了基于LDA的人耳识别。本文对几种基于LDA的人耳识别方法进行了理论比较，并提供了实验数据的支持。这些方法包括Fisherears、DLDA、VDLDA和VDFLDA。经过实验验证，结果表明VDFLDA是其中最为优秀的一种方法。通过引入VDFLDA，可以进一步提高人耳识别的准确性和性能。