基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法

摘要：

提出了一种基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法.该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新的特征矩阵,然后分别利用PCA降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果.实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,而且识别率受支持向量机核参数影响较小,使得支持向量机的核参数易于选择.同时取得了理想的识别效果.

关键词：Gabor小波、多尺度主元分析、支持向量机、人脸识别

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金06JJ5133;湖南省教育厅青年基金058052

在线出版日期：2009-10-26（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：437-442