【摘 要】
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为了进一步增强人脸识别系统的实用性，提高人脸识别率，提出了一种新的融合Gabor小波特征和Gist特征的人脸特征提取方法。对一幅人脸图像提取其多个尺度和方向的Gabor特征图，再对
【基金项目】
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山东科技大学教学研究项目(No.JG201506);山东科技大学研究生教育创新项目(No.KDYC13026,No.KDYC15019);山东省研究生教育创新计划项目(No.01040105305)
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为了进一步增强人脸识别系统的实用性，提高人脸识别率，提出了一种新的融合Gabor小波特征和Gist特征的人脸特征提取方法。对一幅人脸图像提取其多个尺度和方向的Gabor特征图，再对这些Gabor特征图进行处理，分别提取其Gist特征，接着再把所有Gabor特征图的Gist特征级联起来作为一人脸图像的特征向量，经过PCA方法降维处理，最后输入到支持向量机里面训练识别。通过在ORL和FERET人脸库中进行实验检测，结果表明与传统的PCA-SVM方法和Gabor特征提取方法相比，给出的方法可以大幅度提高人脸识别
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