基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法，matlab代码。...

资 源 简 介

基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法，matlab代码。...

详 情 说 明

Gabor小波变换结合人工神经网络的人脸识别方法是一种高效且广泛应用的技术方案。该方法的实现思路主要包含以下几个关键步骤：

首先，Gabor小波变换用于提取人脸图像的特征。Gabor滤波器能够在多个方向和尺度上对图像进行分解，从而捕捉局部纹理特征，如边缘和方向信息。这种变换对光照变化和轻微的表情变化具有较强的鲁棒性，因此特别适合用于人脸识别的特征提取阶段。

接下来，经过Gabor变换得到的特征数据通常维度较高，可能会包含冗余信息。为了降低计算复杂度并提升分类效率，通常会采用诸如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）等降维方法对特征进行压缩。

最后，处理后的特征向量作为输入被送入人工神经网络（如BP神经网络、卷积神经网络等）进行训练和分类。神经网络通过学习样本的映射关系，能够有效区分不同个体的面部特征，从而实现高精度的人脸识别。

在MATLAB中实现该方案时，可以通过调用图像处理工具箱完成Gabor滤波计算，并利用神经网络工具箱构建和训练分类模型。整个过程不仅优化了特征表达，还提升了识别的泛化能力。