融合Gabor和Gist特征的人脸识别

• 作者: 刘斌 徐岩 徐运杰 米强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 Gist特征 Gabor特征 特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（15）
• 页码范围: 217-221,238
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0453

摘要

为了进一步增强人脸识别系统的实用性,提高人脸识别率,提出了一种新的融合Gabor小波特征和Gist特征的人脸特征提取方法.对一幅人脸图像提取其多个尺度和方向的Gabor特征图,再对这些Gabor特征图进行处理,分别提取其Gist特征,接着再把所有Gabor特征图的Gist特征级联起来作为一人脸图像的特征向量,经过PCA方法降维处理,最后输入到支持向量机里面训练识别.通过在ORL和FERET人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的PCA-SVM方法和Gabor特征提取方法相比,给出的方法可以大幅度提高人脸识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐岩	山东科技大学电子通信与物理学院	33	68	5.0	7.0
2	刘斌	山东科技大学电子通信与物理学院	11	106	6.0	10.0
3	米强	山东科技大学电子通信与物理学院	7	48	4.0	6.0
4	徐运杰	山东科技大学电子通信与物理学院	6	33	3.0	5.0