eigenface和fisherface的区别

eigenface和fisherface的区别

区别是：

特征脸EigenFace相当于把人脸从像素空间变换到另一个空间，在另一个空间中做相似性的计算。这么说，其实图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，将所有的图像变换到这个子空间上，然后再在这个子空间上衡量相似性或者进行分类学习。变换到另一个空间，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会距离比较远，或者在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用个简单的线或者面把他们切分开，然后如果变换到另一个空间，就可以很好的把他们分开了。有时候，线性（分类器）就可以很容易的把他们分开了。

Fisherface是由Ronald Fisher发明的，想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征。如果阅读本文有难度，可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识。