基于Gabor滤波器包络的人脸识别算法

2维Gabor滤波器已在文字、人脸和虹膜识别等方面得到广泛应用,Gabor滤波器在特征提取方面具有独特的优势,但高计算复杂度限制了应用。如何快速地利用Gabor滤波器进行识别成为当前研究的重点。提出了基于2维Gabor滤波器包络的人脸识别算法,通过忽略Gabor滤波器的正弦部分,保留高斯成分构造矩形包络,将椭圆滤波器转换为矩形滤波器进行特征提取,即可以在不影响特征提取性能的情况下,只计算滤波器的主要能量区间,忽略区间以外的部分,提高了运算速度。在Yale和ORL人脸库上的测试结果证明,该算法分类准确度优于Eigenface和Fisherface方法,且速度较传统的Gabor滤波器方法快20%,取得了满意的结果。