【摘 要】
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针对Gabor特征缺乏对人脸图像的全局描述的问题,提出了一种基于拉普拉斯（Laplacian）金字塔的Gabor特征人脸识别算法。该算法同时捕获了人脸图像的局部特征和全局特征信息,提高
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目(2014FZ0046)
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针对Gabor特征缺乏对人脸图像的全局描述的问题,提出了一种基于拉普拉斯（Laplacian）金字塔的Gabor特征人脸识别算法。该算法同时捕获了人脸图像的局部特征和全局特征信息,提高了在复杂多变环境下的人脸图像识别性能。首先,通过多分辨率分析建立人脸图像高斯金字塔;其次,通过对高斯金字塔相邻层图像相减构建具有多分辨率分析能力的人脸图像Laplacian金字塔;用一组Gabor滤波器对Laplacian金字塔的每层图像进行卷积,提取金字塔中每层图像的Gabor特征谱;最后,对Laplacian金字塔的每层
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