Gabor小波变换与PCA人脸识别

资 源 简 介

Gabor小波变换与PCA人脸识别

详 情 说 明

Gabor小波变换与PCA结合的人脸识别方法是一种经典的生物特征识别技术，适用于毕业设计或入门级研究。其核心思想是通过多尺度多方向的Gabor滤波器提取人脸纹理特征，再用PCA进行降维和关键特征提取，最终通过分类器完成识别。

Gabor小波变换的优势在于它能模拟人类视觉系统对纹理的敏感度，通过不同频率和方向的滤波器组，捕捉人脸的局部特征（如边缘、皱纹等）。这种变换会产生高维特征向量，虽然包含丰富信息，但也带来了计算复杂度和冗余问题。

PCA（主成分分析）的作用是对Gabor特征进行降维，保留最具判别性的成分。它通过计算协方差矩阵的特征向量，将数据投影到低维空间，既减少了计算量，又提高了分类效率。

在实际实现时，通常先对图像进行预处理（如灰度化、归一化），然后应用Gabor滤波器组，提取幅值或相位特征。接着用PCA压缩特征维度，最后使用分类器（如SVM、KNN）进行训练和预测。这一流程平衡了特征表达能力和计算效率，适合学术研究和中小规模数据集。

对于毕设或初学者而言，该方法既涵盖了图像处理的基础技术（滤波、变换），又引入了机器学习的核心概念（特征降维、分类），是理解传统人脸识别框架的优秀案例。