基于Gabor小波變換的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別是一項(xiàng)富有理論基礎(chǔ)和發(fā)展?jié)摿Φ纳锾卣髯R(shí)別技術(shù)，研究人臉識(shí)別技術(shù)具有十分重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺(jué)的特點(diǎn)。典型的人臉識(shí)別系統(tǒng)包括：人臉檢測(cè)、特征提取、匹配識(shí)別三部分。在自動(dòng)人臉識(shí)別中預(yù)處理和特征提取占有非常重要的地位。本文深入研究了利用二維Gabor小波變換進(jìn)行人臉特征提取的理論方法和技術(shù)，針對(duì)經(jīng)典算法中運(yùn)算量大、識(shí)別的響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)等缺點(diǎn)，在特征提取方面對(duì)經(jīng)典的基于Gabor小波變換的人臉特

2、征提取方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于Gabor濾波器的人臉特征提取算法。
　　 經(jīng)典的Gabor紋理特征提取算法雖然對(duì)人臉圖像的光照不均、位置變化和表情變化等具有較強(qiáng)的魯棒性，但是該方法需要對(duì)整張人臉圖像進(jìn)行Gabor小波變換，運(yùn)算過(guò)程復(fù)雜，耗時(shí)長(zhǎng)，難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。本文首先利用小波進(jìn)行邊緣檢測(cè)，然后通過(guò)廣義Hough變換尋找人眼邊緣，然后提取出完整的人眼，最后對(duì)人眼邊緣圖像進(jìn)行二維Gabor小波變換，提取人眼邊緣紋理特征，代替