基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

摘要：

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法.算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量.仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果.

关键词：人脸识别、表情识别、Gabor小波变换、多特征向量

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：308-311,316