融合Gabor和Gist特征的人脸识别

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.

关键词：人脸识别、Gist特征、Gabor特征、特征提取、支持向量机

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东科技大学教学研究项目JG201506;山东科技大学研究生教育创新项目KDYC13026,KDYC15019;山东省研究生教育创新计划项目01040105305

在线出版日期：2017-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：217-221,238