El método PCA se aplicó en el primer método exitoso de reconocimiento facial: Eigenfaces. Sin embargo, actualmente se usan principalmente para la reducción de dimensiones y, al contrario de algunas respuestas, todavía se usan mucho. La pregunta principal aquí es cómo desea separar nuestros datos, maximizando la variabilidad (PCA) o maximizando la distancia entre clases.
Si te tomas muy en serio eso, un buen método basado en LDA es la Formulación Bayesiana Conjunta, propuesta en este gran artículo de Microsoft:
http://www.msr-waypoint.com/pubs…
El objetivo de ellos es crear caras agrupadas de cada persona que estén distanciadas entre sí, minimizando así la distancia dentro de los descriptores de cada persona y maximizando las distancias entre clases.
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Hice una publicación sobre eso en mi blog también, en la que te gustaría echar un vistazo:
Reducción de dimensionalidad en grandes conjuntos de datos.
Finalmente, para responderle más directamente, generalmente se realiza un PCA antes de un LDA / PLS y el LDA / PLS es mucho mejor para separar los datos en el caso del reconocimiento facial.
