融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法

摘要：

流形学习是一种非监督学习算法,其鉴别能力不如传统的维数约简算法,而且流形学习算法不能有效地消除图像中如高阶相关等冗余信息.针对这2个问题,提出一种融合Log-Gabor小波和监督保局映射的人脸识别算法.首先使用Log-Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应的Log-Gabor图像特征向量;然后使用监督保局映射算法对Log-Gabor特征向量进行维数约简,得到低维鉴别特征;最后使用最近邻分类器进行分类.该算法综合运用了Log-Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、SLPP的非线性维数约简能力,对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性.在Yale和PIE人脸库上的仿真实验结果证明了文中算法的有效性.

关键词：人脸识别、Log-Gabor小波、流形学习、保局映射、有监督学习

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金CSTC2006BB2152

在线出版日期：2008-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1332-1337