面向维数约简的缓变鉴别分析：理论创新与人脸识别应用的深度探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，高维数据的处理成为众多领域面临的关键挑战。例如在人脸识别中，图像数据的高维度不仅增加了存储和计算的成本，还可能导致模型的过拟合以及识别准确率的下降，即所谓的“维数灾难”问题。维数约简作为解决高维数据问题的核心技术，通过去除冗余和不相关信息，将高维数据映射到低维空间，在降低计算复杂度的同时，能够有效提升模型的性能和效率。

缓变鉴别分析（SlowlyVaryingDiscriminantAnalysis，SVDA）作为一种新兴的维数约简方法，在人脸