结合互信息量和Log-Gabor特征的嵌入式人脸识别

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Log-Gabor函数在高频端有个延长的尾巴,能有效改善普通Gabor函数低频表示不足而高频过度表示的缺点,且Log-Gabor滤波器无直流分量,带宽不受限制,比Gabor滤波器更适于提取人脸特征.一幅人脸图像经4个尺度6个方向的Log-Gabor滤波器组成的滤波器组特征提取之后,数据量是原来的24倍,而嵌入式设备资源有限,难以处理如此多的数据.提出了结合互信息量和Log-Gabor特征的嵌入式人脸识别方法.该方法使用Log-Gabor滤波器组对人脸图像进行特征提取,利用互信息量计算权值,然后用权值将Log-Gabor特征进行融合,并使用2DPCA进一步降维,最后运用最近邻分类器进行识别.实验结果表明,该方法能够在保持识别率的情况下,有效缩短识别时间.
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