Gabor+PCA的人脸识别的matlab代码，有着很好的识别率。

资 源 简 介

Gabor+PCA的人脸识别的matlab代码，有着很好的识别率。

详 情 说 明

Gabor结合PCA的人脸识别方法是一种有效的生物特征识别技术。该方法主要分为两个关键阶段：特征提取和降维分类。首先利用Gabor滤波器组对人脸图像进行多尺度多方向的特征提取，Gabor小波能有效捕捉面部的纹理特征，对光照和表情变化具有一定鲁棒性。随后通过PCA主成分分析对高维Gabor特征进行降维处理，保留最具鉴别力的特征成分，同时大幅减少计算复杂度。

在实现过程中，通常先构建包含不同频率和方向的Gabor滤波器组，对输入人脸图像进行卷积运算，得到多通道特征响应。这些响应经过适当处理后串联成高维特征向量。PCA阶段通过计算特征向量的协方差矩阵，选取贡献率最大的前N个特征向量组成投影矩阵，将原始特征映射到低维子空间。最后使用简单的分类器如最近邻即可实现高效识别。

该方法之所以能获得较高识别率，关键在于Gabor特征对局部人脸特征的精细描述能力与PCA的全局统计特性形成了优势互补。实验表明，这种组合策略在各种标准人脸库上都能取得优于单一方法的识别性能。