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基于Gabor变换和变精度粗糙集的人脸识别
引用本文:刘海霞,周军,梅红岩,刘立军.基于Gabor变换和变精度粗糙集的人脸识别[J].计算机工程与应用,2008,44(22):197-200.
作者姓名:刘海霞  周军  梅红岩  刘立军
作者单位:1. 辽宁工业大学,计算机科学与工程学院,辽宁,锦州,121001
2. 辽宁移动通信有限公司,锦州分公司,辽宁,锦州,121000
基金项目:辽宁省教育厅基金资助项目
摘    要:针对主成分分析(PCA)方法在特征提取和降维方面的不足,提出一种基于变精度粗糙集的人脸Gabor特征筛选方法。首先提取人脸图像Gabor特征向量,经2DPCA方法处理后用粗糙集对其进行最佳特征选择。然后训练最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸库上验证了该方法的有效性。实验结果显示,该方法的分类能力优于PCA和Gabor_PCA等方法。

关 键 词:Gabor变换  主成分分析  变精度粗糙集  人脸识别
收稿时间:2007-10-11
修稿时间:2008-1-21  

Face recognition based on Gabor transform and variable precision rough set
LIU Hai-xia,ZHOU Jun,MEI Hong-yan,LIU Li-jun.Face recognition based on Gabor transform and variable precision rough set[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(22):197-200.
Authors:LIU Hai-xia  ZHOU Jun  MEI Hong-yan  LIU Li-jun
Affiliation:1.School of Computer Science and Engineering,Liaoning University of Technology,Jinzhou,Liaoning 121001,China 2.Jinzhou Branch,Liaoning Mobile Communication Ltd.,Jinzhou,Liaoning 121000,China
Abstract:In order to overcome the shortcoming of PCA,a method for extracting Gabor features of face images based on variable precision rough set is presented.First,Gabor features are extracted from face images.After reduced by 2DPCA algorithm,the features are reduced further by rough set.Then the nearest classifier is trained for classification.The experiments being performed on ORL human face image database show the method presented in this paper is superior to that of PCA algorithm and Gabor-PCA algorithm and so on.
Keywords:Gabor transform  Principal Component Analysis(PCA)  variable precision rough set  face recognition
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