基于双向统计量的Gabor特征描述和SVM的人脸识别

• 作者: 宋剑 张佩 方瑞明
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 双向统计量 Gabor小波 特征描述 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 1-3
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2011.06.001

摘要

提出了一种新的Gabor特征描述人脸识别方法--双向统计量.首先对人脸图像进行Gabor小波变换,再用双向统计量的方法对Gabor特征进行描述.因为得到的Gabor特征维数较高,再用主成分分析(PCA)方法降维,最后通过支持向量机(SVM)分类器对人脸图像进行分类识别.在ORL人脸库上的实验结果对比表明,基于双向统计量的方法是一种有效的Gabor特征描述方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方瑞明	华侨大学信息科学与工程学院	70	673	16.0	23.0
2	宋剑	华侨大学信息科学与工程学院	3	16	2.0	3.0
3	张佩	华侨大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0