基于頻域隱式Gabor特征的快速人臉識別.pdf

1、人臉識別是生物特征識別技術的一種，它通過計算機分析人臉圖像，從中提取有效信息進行身份鑒別，在公安偵查、信用卡識別以及監(jiān)控系統(tǒng)等方面有著廣泛應用，是模式識別和計算機視覺領域最富挑戰(zhàn)性的課題之一。
　　本文先對人臉識別研究的人臉識別研究的背景、意義、發(fā)展歷程及研究現(xiàn)狀進行綜述，對典型的人臉識別方法分類進行介紹與結與。針對人臉識別過程中的特征提取環(huán)節(jié)，深入分析和研究了基于Gabor小波特征與主成分分析（PCA）降維相結合的人臉識別算法，

2、發(fā)現(xiàn)由于該方法需要計算多尺度、多方向上的Gabor小波特征，因而識別速度慢、效率不高。針對這一不足，本文提出了一種利用Gabor特征但并不直接計算Gabor特征的主成分分析算法。首先構造一個與輸入圖像無關、可以離線計算的濾波權重矩陣，將Gabor特征信息隱含在其中；然后根據(jù)帕塞瓦爾定理對PCA協(xié)方差矩陣進行進一步推導，從而在二維頻率域上隱式地提取圖像Gabor特征并降維；最后應用線性支持向量機（SVM）多分類器進行分類識別。