本文選題：人臉識別　切入點：Gabor小波　出處：《電子與信息學報》2017年08期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的人臉識別方法對人臉圖像的曝光量、表情比較敏感,并且具有較大類內(nèi)離散度的缺點,該文提出一種基于Gabor小波以及加權互協(xié)方差運算的人臉識別算法。該算法首先對人臉圖像提取Gabor特征,然后使用加權的互協(xié)方差矩陣對經(jīng)過處理的特征圖像進行降維及特征提取;最后使用最近鄰分類器進行分類。在ORL數(shù)據(jù)庫和AR數(shù)據(jù)庫上的實驗表明,該方法的降維和識別性能優(yōu)于傳統(tǒng)2DPCA及其改進算法,能兼顧維度簡約性和準確性,有效地提高了識別性能。
[Abstract]:Aiming at the disadvantage of traditional face recognition method which is sensitive to the exposure and expression of face image and has large intra-class dispersion, this paper proposes a face recognition algorithm based on Gabor wavelet and weighted cross-covariance operation.The algorithm firstly extracts Gabor features from face images, then uses weighted cross-covariance matrix to reduce the dimension and feature extraction of the processed feature images, and finally uses the nearest neighbor classifier to classify the processed feature images.Experiments on ORL database and AR database show that the performance of this method is better than that of traditional 2DPCA and its improved algorithm, which can give consideration to dimensionality and accuracy, and improve the recognition performance effectively.
【作者單位】： 燕山大學工業(yè)計算機控制工程河北省重點實驗室;東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：河北省自然科學基金(F2015203212)~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1715025