基于Gabor小波和模型自适应的鲁棒人脸识别方法

• 作者: 李建平 林劼
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模型补偿 人脸识别 模型自适应 Gabor 联想记忆模型
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2868-2871
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.09.089

摘要

提出了一种基于Gabor小波人脸特征和模型自适应算法的新鲁棒人脸识别方法.该方法在真实识别前,通过用与真实识别相同的环境条件下所获得的人脸图像数据对原始模型进行更新补偿,实现了模型自适应.该模型自适应更新算法是加性的,其具有较低的时间和空间复杂度.通过模型自适应更新,新方法可以有效地减少模型和识别数据间的失配,从而提高识别率.在AT&T和MIT-CBCL人脸数据库上的测试结果表明,该方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建平	电子科技大学计算机科学与工程学院	44	389	10.0	17.0
2	林劼	电子科技大学计算机科学与工程学院	9	35	4.0	5.0