基于Gabor滤波和KPCA的人脸识别方法

摘要：

尽管核主分量分析能够有效地提取非线性特征,并成功地应用于人脸识别,但是抽取对光照、表情不敏感的特征仍然是亟待解决的问题.该文提出了一种结合Gabor特征和核主分量分析的人脸识别方法.首先通过Gabor滤波器对人脸图像滤波,并通过实验分析了Gabor滤波器参数的选择,然后采用核主分量分析的方法降低Gabor特征的维数,最后采用最近邻分类器进行识别.由于采用了Gabor滤波,该方法对光照、表情具有鲁棒性,在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于核主分量分析方法.

关键词：人脸识别、Gabor滤波、核主分量分析、核函数、非线性特征

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市教育发展晨光计划项目2008CGB21

在线出版日期：2010-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-53,57