完备鉴别保局投影人脸识别算法是一种结合了Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis, FDA)和局部保持投影(Locality Preserving Projections, LPP)的人脸识别方法。该算法旨在更有效地利用局部保持总散射空间中的鉴别信息，从而提高人脸识别的准确性和效率。
在人脸识别领域，Fisher判别分析是一种常用的技术，它通过最大化类间散射与类内散射的比值来寻找最优投影方向，以提取最具判别性的特征。而局部保持投影则强调保持数据的局部结构，使得相似的数据点在降维后依然保持其邻近关系，这对于处理非线性可分的数据集如人脸图像特别有用。
CDLPP算法将这两者结合起来，分析局部保持类内散射、局部保持类间散射以及局部保持总散射中的鉴别信息。通过奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)去除局部保持总散射的零空间，因为这个空间不包含任何鉴别信息。接着，通过正则化的Fisher判别分析在保留的主空间中寻找最优投影，以最大化类间差异和最小化类内差异。同时，CDLPP还考虑了局部保持投影之间的散射，以更好地保留数据的局部特性。
算法的具体步骤包括：
1. 对原始数据进行预处理，如归一化等。
2. 计算局部保持总散射矩阵，用于捕捉数据的局部结构。
3. 应用SVD去除包含无鉴别信息的零空间。
4. 在剩余的空间中，结合Fisher判别准则和LPP的思想，寻找投影矩阵。
5. 将原始数据投影到新空间中，得到降维后的特征向量。
6. 使用降维后的特征进行人脸识别，如最近邻分类或其他机器学习模型。
通过这种方式，CDLPP算法能够同时考虑局部结构和全局鉴别性，从而在人脸识别任务中提高识别性能。此外，由于它结合了两种不同的方法，CDLPP可能对光照变化、表情变化和遮挡等面部变化具有更好的鲁棒性。
参考文献和专业指导对于深入理解这一算法及其在实际应用中的效果至关重要。通过阅读相关文献，可以了解到算法的详细实现细节、实验结果和与其他方法的比较。同时，专业指导可以帮助解决在实现和优化算法过程中遇到的问题，确保算法在实际场景中的有效性和可靠性。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
