私はこの記事を読んでいますFace Recognition Using LDA-Base Algorithm。顔認識マルチクラスのためにldaを使用
正規化されたLDA部分空間を見つけてトレーニング画像をこの部分空間に投影したら、どのように分類器をテストするのですか？私は同じ部分空間にテスト画像も投影しました...今は何ですか？
私が読んだすべての例は、ベイズを使ったバイナリ分類です。より明確にするために、訓練された分類器に顔画像を与えることが認識されるかどうかを確認したい。
私はSzeliskiの本でこれを見つけましたが、これらの式はすべて理解できません。
あなたはLDAは、線形判別分析のための頭字語である知っているように。実際には、異なるクラス間の距離が最大化され、同じクラスのサンプル間の距離が最小化される部分空間に学習サンプルを投影します。
顔認識のために使用するときは、各人物から複数のサンプル（ギャラリー画像）を取得する必要があります。 LDAを実行し、結果の部分空間を取得します。このステップの後に、すべての顔が投影される部分空間があります。 次のステップでは、（ドットプロダクトを使用して）ギャラリー画像をこの部分空間に投影し、ギャラリーテンプレートとして保存します。これらのテンプレートは後でテストステップで使用されます。 最後のステップはテストです。このステップでは、テストの顔画像があり、それが誰であるかを知りたいと思っています。したがって、この顔画像をその部分空間に投影してそのテンプレートを計算する必要があります。次に、すべてのギャラリーテンプレートからこのテストテンプレートのユークリッド距離（またはその他の距離の種類）を計算します。最も近いギャラリーテンプレートは、テスト画像と同じアイデンティティを持ちます。