多通道Gabor相位特征在人脸识别中的应用

摘要：

提出一种基于Gabor相位特征的多通道组合模型人脸识别方法.该算法对各方向上的Gabor相位特征采用双向二维主元分析进行维数约简,然后组合各方向上约简后的特征而构建最终人脸模板.算法主要包括4个步骤:(1)通过Gabor滤波器组与人脸原始灰度图像的卷积来提取不同尺度和不同方向的人脸相位特征；(2)双向二维主成分分析对人脸各方向上的Gabor相位特征进行维数约简；(3)组合各方向上约简后的特征矩阵得到一个增强型的特征矩阵,量化该矩阵得到最终的二元人脸模板；(4)采用基于海明距离的最近邻分类器进行分类.ORL和Yale人脸数据库上的人脸识别试验表明:该算法是一种有效的人脸识别算法,而且理论分析表明计算量相对而言也明显减少.

关键词：人脸识别、Gabor相位特征、双向二维主成分分析、最近邻分类器

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金20090184110008;四川省杰出青年基金项目09ZQ026-091;成都市科技攻关计划项目10GGYB649GX 023;中央高校基本科研业务费专项资金SWJTU 09ZTI6,SWJTU11CX121

在线出版日期：2012-02-21（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：45-50