基于Gabor滤波和KPCA的人脸识别方法

• 作者: 时书剑 马燕
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 Gabor滤波 核主分量分析 核函数 非线性特征
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 51-53,57
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.04.013

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马燕	上海师范大学数理信息学院	83	359	9.0	14.0
2	时书剑	上海师范大学天华学院计算机科学与技术系	6	23	2.0	4.0