首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于Gabor滤波和KPCA的人脸识别方法
引用本文:时书剑,马燕.基于Gabor滤波和KPCA的人脸识别方法[J].计算机技术与发展,2010,20(4):51-53,57.
作者姓名:时书剑  马燕
作者单位:1. 上海师范大学,天华学院计算机科学与技术系,上海,201815
2. 上海师范大学,数理信息学院,上海,200234
基金项目:上海市教育发展晨光计划项目 
摘    要:尽管核主分量分析能够有效地提取非线性特征,并成功地应用于人脸识别,但是抽取对光照、表情不敏感的特征仍然是亟待解决的问题.该文提出了一种结合Gabor特征和核主分量分析的人脸识别方法.首先通过Gabor滤波器对人脸图像滤波,并通过实验分析了Gabor滤波器参数的选择,然后采用核主分量分析的方法降低Gabor特征的维数,最后采用最近邻分类器进行识别.由于采用了Gabor滤波,该方法对光照、表情具有鲁棒性,在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于核主分量分析方法.

关 键 词:人脸识别  Gabor滤波  核主分量分析  核函数  非线性特征

Face Recognition Based on Gabor Filters and Kernel Principal Component Analysis
SHI Shu-jian,MA Yan.Face Recognition Based on Gabor Filters and Kernel Principal Component Analysis[J].Computer Technology and Development,2010,20(4):51-53,57.
Authors:SHI Shu-jian  MA Yan
Abstract:
Keywords:
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号