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本文介绍了Gabor-fisher classifier分类器(GFC)人脸识别方法,利用该方法首先对面部图像进行Gabor小波处理,再对得到的增广Gabor特征向量应用增强线性辨别法模型(EFM)以得到辨别特征,该方法对于人脸图像在光照和表情变化的情况下仍然是有效的。该方法的新颖之处在于:(1)引入了Gabor小波,得到的增广特征向量更好地反映了图像的特征;(2)应用EFM在对维数进行降低的同时进行分类特征提取。通过与传统的LDA方法和PCA方法的对比得出,该方法在应用于光照和面部表情变化比较大的