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摘要:
提出一种基于Gabor相位特征的多通道组合模型人脸识别方法.该算法对各方向上的Gabor相位特征采用双向二维主元分析进行维数约简,然后组合各方向上约简后的特征而构建最终人脸模板.算法主要包括4个步骤:(1)通过Gabor滤波器组与人脸原始灰度图像的卷积来提取不同尺度和不同方向的人脸相位特征;(2)双向二维主成分分析对人脸各方向上的Gabor相位特征进行维数约简;(3)组合各方向上约简后的特征矩阵得到一个增强型的特征矩阵,量化该矩阵得到最终的二元人脸模板;(4)采用基于海明距离的最近邻分类器进行分类.ORL和Yale人脸数据库上的人脸识别试验表明:该算法是一种有效的人脸识别算法,而且理论分析表明计算量相对而言也明显减少.
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文献信息
篇名 多通道Gabor相位特征在人脸识别中的应用
来源期刊 铁道学报 学科 工学
关键词 人脸识别 Gabor相位特征 双向二维主成分分析 最近邻分类器
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 铁道通信信号
研究方向 页码范围 45-50
页数 分类号 TP391.41
字数 5825字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8360.2011.10.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张家树 西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室 117 1647 23.0 36.0
2 陈熙 西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室 8 16 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
Gabor相位特征
双向二维主成分分析
最近邻分类器
研究起点
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铁道学报
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
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