【摘 要】
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针对在人脸识别应用中,Gabor小波变换特征空间维数高,计算量大的问题,本文提出了使用PCA降维的基于Gabor小波变换的人脸识别方法。该方法先根据训练样本对测试图像用Gabo
【机 构】
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College of Communication and Information Engineering of Nanjing University of Posts and Telecommunic
【出 处】
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第19届全国计算机新科技与计算机教育学术大会
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针对在人脸识别应用中,Gabor小波变换特征空间维数高,计算量大的问题,本文提出了使用PCA降维的基于Gabor小波变换的人脸识别方法。该方法先根据训练样本对测试图像用Gabor变换来进行特征提取,接着用主成分分析(PCA)的方法将人脸从人脸Gabor特征空间映射到人脸子空间,然后用线性判别式方法(LDA)在子空间中线性分类,最后根据欧式距离进行判别。实验结果表明,该方法可以降低在人脸识别应用中Gabor变换的特征空间维数,减少计算量。
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