基于改进型DCT和Gabor分块的人脸特征提取与识别

• 作者: 张永宏 曹健 王丽华
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 DCT Gabor小波 分块统计 感知器
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3806字
• 语种: 中文

摘要

人脸特征提取是人脸识别中重要的一个环节.提出了一种新的方法,利用DCT对人脸图像压缩降维,然后对DCT系数用20组Gabor小波滤波,滤波后的结果采用选择性分块统计方法提取特征向量.最后把特征向量用改进型感知器算法进行分类.以VC ++6.0为开发平台在Yale人脸库和ORL人脸库上对该方法进行了测试.实验表明,该方法与常用的PCA、LDA等特征提取方法相比可以有效降低运算时间,并提高识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永宏	南京信息工程大学信息与控制学院	82	541	12.0	18.0
2	曹健	南京信息工程大学信息与控制学院	3	46	2.0	3.0
3	王丽华	南京信息工程大学信息与控制学院	30	242	9.0	15.0