在当前人工智能技术的快速发展中，人脸识别作为一种极具实用价值的身份认证手段，在安全监控、社交应用等领域得到了广泛应用。本文将探讨一种结合了传统PCA（主成分分析）/LDA(线性判别分析)方法和深度学习策略的人脸识别系统的实现过程及研究成果，该系统是建立于MATLAB平台之上。
首先从传统的PCA/LDA人脸特征提取入手。PCA是一种降维处理的有效工具，它通过最大化样本方差来保留数据的主要部分，并降低计算复杂度。应用于人脸识别时，它可以抽取面部图像中的主要变化模式以形成低维度特征向量；而后续采用的LDA则进一步强化类别间差异并压缩类内变异性，使得区分不同个体的能力得到提升。此两者相结合的方法论为初步构建高效稳健的人脸识别提供了基础框架。
然而，随着大数据时代的到来以及计算机视觉领域的突破进展，单纯依赖浅层特征的传统算法已无法满足日益复杂的实际应用场景需求。因此，本项目引入了深度学习解决方案。借助诸如卷积神经网络(CNNs)等先进的机器学习模型对大量标注好的训练集进行端到端的学习，自动挖掘高阶抽象且更具辨别力的脸部表征特性。这样的深度架构不仅能够捕获更为丰富细微的表情纹理细节，还显著增强了对于光照变换、姿态改变等因素下的鲁棒性和准确性。
在此基础上利用MATLAB强大的数值运算能力和丰富的机器学习库支持下，我们成功实现了一个人脸识别系统原型：一方面运用PCA/LDA优化预处理阶段，另一方面融合CNN为代表的深度学习模块提高核心识别性能。实验结果显示，无论是面对标准数据库还是真实环境采集的数据，所提出的混合型人脸识别系统均展现出优秀的识别效果与稳定性，证明了这一设计方案的实际可行性和有效性。
总结来说，基于MATLAB开发的研究表明，综合使用经典统计学方法如PCA/LDA与现代深度学习技术可以协同增效，有效解决目前人脸识别领域面临的诸多挑战问题，从而推动整个人脸识别技术和相关应用的发展进步。同时这也体现了跨学科交叉创新的重要意义及其广阔的应用前景。
