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一种基于Gabor小波及互协方差降维运算的人脸识别方法

发布时间:2018-04-05 13:48

  本文选题:人脸识别 切入点:Gabor小波 出处:《电子与信息学报》2017年08期


【摘要】:针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理的特征图像进行降维及特征提取;最后使用最近邻分类器进行分类。在ORL数据库和AR数据库上的实验表明,该方法的降维和识别性能优于传统2DPCA及其改进算法,能兼顾维度简约性和准确性,有效地提高了识别性能。
[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.
【作者单位】: 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室;东北大学信息科学与工程学院;
【基金】:河北省自然科学基金(F2015203212)~~
【分类号】:TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:1715025

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