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一种自适应加权的基于Gabor滤波器的人脸识别方法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:3
摘 要:为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor滤波器的特征权重选择的人脸识别方法.首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进
  • 【题 名】一种自适应加权的基于Gabor滤波器的人脸识别方法
  • 【作 者】刘嵩 罗敏 来国红 张国平
  • 【机 构】华中师范大学物理科学与技术学院 武汉430079 湖北民族学院信息工程学院 湖北恩施445000
  • 【刊 名】《华中师范大学学报:自然科学版》2012年 第6期 673-676页 共4页
  • 【关键词】人脸识别 加权融合 Gabor滤波器 离散余弦变换 最近邻分类器 特征提取
  • 【文 摘】为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor滤波器的特征权重选择的人脸识别方法.首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进行降维,经过Gabor小波变换提取人脸特征,再自适应地计算出不同特征对识别的不同贡献并加权到鉴别特征中,最后根据最近邻分类器分类.基于ORL和Yale人脸库上的实验结果验证了改进算法的有效性.
 
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  • (1) 人脸识别,加权融合,Gabor滤波器,离散余弦变换,最近邻分类器,特征提取
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