Gabor小波人脸识别

资 源 简 介

Gabor小波人脸识别

详 情 说 明

Gabor小波人脸识别是一种基于生物视觉启发的经典方法，其核心在于模拟人类视觉皮层对纹理和方向的敏感性。系统通常包含四个关键阶段：特征提取、降维、分类器设计和性能评估。

在特征提取环节，Gabor小波通过多尺度和多方向的滤波器组捕捉人脸局部纹理特征，其优势在于能同时获取空间域和频率域信息。LBP（局部二值模式）则进一步量化纹理的微观模式，通过比较像素点与邻域的灰度差异生成二进制编码，形成对光照变化鲁棒的特征描述符。

由于原始特征维度较高，需要通过降维技术压缩数据。PCA（主成分分析）通过正交变换保留最大方差方向，实现线性降维；而LPP（局部保持投影）则侧重保留数据流形结构，更适合处理非线性分布的特征。两种方法可单独或组合使用以平衡全局和局部特征保留。

在毕业设计实现时，建议先构建Gabor滤波器组处理人脸图像，再叠加LBP算子提取复合特征。降维后可采用SVM等分类器进行身份判别。最终通过交叉验证评估系统在FERET或LFW等标准库上的识别率，并对比不同特征组合和降维策略的优劣。这种方案既涵盖了传统图像处理技术，也涉及模式识别的核心思想，适合作为本科或研究生阶段的综合训练课题。