基于Gabor小波和SVD的热红外人脸识别研究

摘要：

由于热红外人脸图像具有防伪装、防欺诈以及独立于环境光照的特点，所以近年来热红外人脸识别问题备受关注。提出一种基于Gabor小波和SVD的热红外人脸识别新方法。对归一化后的热红外人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换，得到多个Gabor特征矩阵；对每个矩阵进行奇异值分解，并把每个矩阵最大的奇异值组合起来作为最终的热红外人脸特征向量；使用径向基神经网络进行分类识别。在自建热红外人脸数据库上的实验结果表明，相比于传统的识别方法，该方法具有较好的识别效果。

关键词：Gabor小波、奇异值分解(SVD)、RBF神经网络、热红外人脸识别

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61073116，No.61272152。

在线出版日期：2013-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：121-124