基于能量的局部Gabor特征人臉識別.pdf

1、隨著信息技術的飛速發(fā)展，生物識別技術受到了越來越多的關注。其中人臉識別技術是一個重要的分支，它與指紋識別、虹膜識別相比具有直接友好的優(yōu)點。因此，人臉識別技術在信息安全等領域具有廣闊的應用前景。
　　 本文針對Gabor人臉特征維數(shù)大，特征提取時間長以及傳統(tǒng)局部濾波器組構建沒有規(guī)律的問題，提出了一種構建局部Gabor濾波器組的新方法，即根據(jù)人臉庫圖像的能量特性自適應地選擇Gabor分量，從不同角度構建了三種局部Gabor濾波器組，

2、實現(xiàn)了根據(jù)對象本身特性提取人臉Gabor特征的方法。本文主要研究工作如下:
　　 1)本論文研究了人臉圖像歸一化和圖像增強兩種預處理方法。圖像的歸一化分別包括了尺度歸一化和灰度歸一化兩個方面，圖像增強主要研究了小波變換在圖像增強中的應用，并運用在本論文的實驗中。
　　 2)在人臉特征提取方面，研究分析了傳統(tǒng)Gabor濾波器組的不足，并基于局部Gabor濾波器組的思想，從不同頻率和不同方向分別構建了基于能量的局部Gabor

3、濾波器組，a）Gabor_Orient24:選取相同方向不同頻率上具有最大能量的前3個Gabor特征人臉對應的濾波器組成;b）Gabor_Scale25:選取相同頻帶不同方向上具有最大能量的前5個Gabor特征人臉對應的濾波器組成;c)Gabor_ Emax28:選取所有Gabor特征人臉中具有最大能量的特征人臉圖像對應的濾波器組成;
　　 3)在構造人臉分類器階段，本論文研究了最近鄰分類器和基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機分類器，