基于gabor的人脸识别

资 源 简 介

基于gabor的人脸识别

详 情 说 明

Gabor滤波器是一种在图像处理领域广泛使用的特征提取工具，特别适合用于纹理分析和人脸识别任务。Gabor滤波器能够模拟人类视觉系统对方向和频率的选择性响应，从而有效地捕捉图像中的局部特征。

在人脸识别系统中，Gabor滤波器通常被用来从人脸图像中提取多尺度和多方向的纹理特征。这个过程首先会对输入的人脸图像应用一组不同方向和尺度的Gabor滤波器，生成一组滤波响应图像。这些响应图像包含了人脸在不同空间频率和方向上的局部特征信息。

由于Gabor特征通常具有很高的维度，直接使用这些特征进行识别会导致计算复杂度高和维度灾难问题。因此，通常会采用PCA(主成分分析)方法对Gabor特征进行降维处理。PCA能够找到数据中方差最大的方向，将高维特征投影到低维空间，同时保留最重要的信息特征。

在降维之后，这些经过处理的Gabor特征会被输入到SVM(支持向量机)分类器中进行识别。SVM是一种强大的监督学习算法，特别适合处理高维空间中的分类问题。通过寻找最优分类超平面，SVM能够有效地将不同人脸的特征向量区分开来。

这种结合Gabor特征、PCA降维和SVM分类的人脸识别方法，在多个标准人脸数据库上都展现出了良好的识别性能，同时对光照变化和部分遮挡也具有一定的鲁棒性。