【摘 要】
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为了降低人脸Gabor特征的维数,提出了一种新的基于Gabor幅值的纹理表征(GMTR)方法用于人脸识别。GMTR由伽玛分布(ΓD)拟合Gabor幅值的分布来刻画,拟合的ΓD参数作为纹理特征。在FERET和Yale人脸库上的实验结果显示GMTR的识别性能优于传统的Gabor幅值特征,表明纹理特征具有更强的鉴别力。
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆师范大学计算机与信息科学学院
【基金项目】
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重庆市教委科技基金资助项目（KJ100815）
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为了降低人脸Gabor特征的维数,提出了一种新的基于Gabor幅值的纹理表征(GMTR)方法用于人脸识别。GMTR由伽玛分布(ΓD)拟合Gabor幅值的分布来刻画,拟合的ΓD参数作为纹理特征。在FERET和Yale人脸库上的实验结果显示GMTR的识别性能优于传统的Gabor幅值特征,表明纹理特征具有更强的鉴别力。
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