基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

被引：33

作者：

王宪

陆友桃

宋书林

平雪良

许腾

机构：

[1] 不详

[2] 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

[3] 不详

来源：

计算机工程与应用 | 2012年 / 03期

关键词：

人脸识别; Gabor小波; 分块主分量分析(PCA); 特征提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。

引用

页码：176 / 178+231 +231

页数：4

共 7 条

[1] 利用Gabor小波变换解决人脸识别中的小样本问题 [J].