基于线性判别分析的人脸识别算法文献综述

人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证等领域得到了广泛应用。

线性判别分析(LDA)作为一种经典的监督学习降维方法，在人脸识别领域展现出良好的性能。

本文综述了基于线性判别分析的人脸识别算法的研究现状。

首先，介绍了人脸识别的基本概念和线性判别分析的基本原理；其次，从特征提取、分类器设计、算法改进等方面对现有的人脸识别算法进行了详细的分类和阐述，并对不同算法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了基于线性判别分析的人脸识别算法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。

关键词：人脸识别；线性判别分析；特征提取；分类器设计；降维

随着信息技术的飞速发展和社会对安全需求的日益增长，生物特征识别技术作为一种安全可靠的身份验证方式，近年来备受关注。

人脸识别作为生物特征识别技术的重要分支，由于其非接触性、非强制性和易于接受性等优点，在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到了广泛应用[1]。

人脸识别技术是指利用计算机分析人脸图像，提取有效的识别信息，进而完成身份验证的过程。

人脸识别系统通常包括人脸检测、人脸预处理、特征提取、特征匹配和识别决策等步骤。

其中，特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从原始人脸图像中提取出具有判别性的特征向量，用于后续的人脸识别。