哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
Published:2012
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林克正, 许颖, 李姝. Gabor特征均值的子空间人脸识别算法的改进[J]. 2012, 17(5): 65-68.
DOI:
林克正, 许颖, 李姝. Gabor特征均值的子空间人脸识别算法的改进[J]. 2012, 17(5): 65-68. DOI:
针对人脸图像局部特征提取不充分的问题
在基于子空间分析的人脸识别算法中
提出了在线性和非线性空间中实现基于2DGabor均值的子空间人脸识别算法.首先
根据人脸图像的5个特殊区域
对人脸图像进行分块处理
分别对每一块进行2DGabor运算
并把每个训练样本相应像素点得到的特征矢量取均值
得到图像的特征向量
然后在线性和非线性空间中利用2DPCA(two-dimensional principle component analysis)和KDA(kernel fisher discriminant analysis)对特征向量进行降维处理
最后利用最近邻分类器和支持向量机分类器SVM(support vector machine)进行特征分类与识别
通过对ORL和FERET标准人脸库图像进行的实验仿真即对比结果表明
基于2DGabor均值的方法不仅提高识别率
而且对于人脸光照、姿态和表情变换均具有良好的鲁棒性.
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