基于Gabor小波变换和神经网络的人脸识别研究

发布时间：2018-05-27 09:16

  本文选题：Gabor小波 + 特征信息　； 参考：《中国电子科学研究院学报》2017年05期

【摘要】：本文首先分析了一维Gabor函数,并将其扩展到二维的Gabor函数。二维Gabor函数通过尺度变换和旋转变换生成二维Gabor小波。最后,二维Gabor小波变换被用来提取图像特征信息。在BP神经网络模型的基础上,本文提出并建立了基于Gabor小波和神经网络的图像智能识别模型,然后采用人脸识别来进行验证。采用ORL和Extended Yale B等人脸数据库用于模型测试,并与相关算法进行了仿真对比。尽管面部图像存在复杂的纹理和光照变化,该模型用于人脸识别时,人脸识别精度可达到0.93以上。结果表明,该算法具有较强的研究意义和应用价值。
[Abstract]:In this paper, we first analyze one dimensional Gabor function and extend it to two dimensional Gabor function. Two-dimensional Gabor function generates two-dimensional Gabor wavelet by scale transformation and rotation transformation. Finally, two-dimensional Gabor wavelet transform is used to extract image feature information. On the basis of BP neural network model, an image intelligent recognition model based on Gabor wavelet and neural network is proposed and established. Then face recognition is used to verify the model. The ORL and Extended Yale B face database are used for model testing, and the simulation results are compared with the related algorithms. Although there are complex texture and illumination variations in facial images, the accuracy of face recognition can reach more than 0.93 when the model is used for face recognition. The results show that the algorithm has strong research significance and application value.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;天津大学精密仪器与光电子工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金(2013011017-3)
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：1941405