【摘 要】
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针对基于传统Gabor小波变换的人脸特征提取存在维数高的不足,提出了一种基于改进的Gabor特征融合和SVM的人脸识别算法,并用二维傅里叶变换进行加速求解,提高了特征提取的速率
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373055);江苏省产学研联合创新资金项目(BY2013015-35)
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针对基于传统Gabor小波变换的人脸特征提取存在维数高的不足,提出了一种基于改进的Gabor特征融合和SVM的人脸识别算法,并用二维傅里叶变换进行加速求解,提高了特征提取的速率。提取了人脸图像的Gabor多方向和多尺度特征,然后对同一方向上不同尺度的特征进行融合,再采用fast PCA算法对融合后的特征进行降维,最后用改进的SVM分类器即混合核函数分类器进行分类识别,并利用两种处理模式对分类器进行融合。在FERET和ORL人脸库上进行了实验,结果表明该算法能有效地表征人脸,具有较高的识别率。
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