10.16208/j.issn1000-7024.2017.03.030
基于Gabor融合和分块处理的人脸识别算法
针对传统Gabor特征维数高及训练样本少时识别率低的问题,提出一种基于分块Gabor特征融合的面部特征提取算法,引入隶属函数对人脸进行分类.提取人脸Gabor特征,对同一个方向多个尺度的Gabor特征进行融合,为充分利用面部器官对人脸识别的贡献,将Gabor特征脸按重要性进行分块,引入模糊隶属度概念对人脸进行分类.在标准人脸库上进行的实验结果表明,该方法有效提高了训练样本不足时人脸识别的正确率,改善了人脸识别系统的性能.
Gabor特征融合、人脸识别、面部器官、分块处理、模糊隶属度
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TP317.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61373055;江苏省产学研联合创新基金项目BY2013015-35
2017-04-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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