基于Gabor小波和属性约简的人脸识别

• 作者: 蒋桂莲
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 Gabor小波 粗糙集 属性约简 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 138-141
• 分类号: TP399
• 字数: 3478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2010.06.041

摘要

人脸识别方法易受光照、姿态和表情变化的影响,针对这一问题,提出了一种基于Gabor小波和粗糙集属性约简的人脸识别方法.该方法先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后结合信息论中信息熵与互信息的概念定义了粗糙集里的一种新的属性重要度,并以此属性重要度为启发式信息进行约简数据集,从而对所得的人脸图像特征进行降维,并采用支持向量机进行分类.实验结果表明,该算法降低了支持向量机分类器的复杂度,有较好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋桂莲	湖南涉外经济学院计算机科学与技术学部	6	9	2.0	3.0