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基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究
引用本文:彭辉.基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究[J].计算机科学,2014,41(2):308-311,316.
作者姓名:彭辉
作者单位:浙江大学计算机学院 杭州310018
基金项目:本文受浙江省高等教育课堂教学改革项目:《图形与图像处理》延伸型教学管理模式和多阶段考核方式的探索资助
摘    要:传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果 。

关 键 词:人脸识别  表情识别  Gabor小波变换  多特征向量  中图法分类号TP391文献标识码A
收稿时间:2013/4/20 0:00:00
修稿时间:2013/5/27 0:00:00

Research on Gabor Wavelet Transform Feature Recognition Robustness Based on Vector of Face
PENG Hui.Research on Gabor Wavelet Transform Feature Recognition Robustness Based on Vector of Face[J].Computer Science,2014,41(2):308-311,316.
Authors:PENG Hui
Affiliation:School of Computer,Zhejiang University,Hangzhou 310018,China
Abstract:
Keywords:Face recognition  Facial expression recognition  Gabor wavelet transformation  Feature vector
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