融合Gabor小波和贝叶斯的人脸识别算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Bayesian face recognition using Gabor transform
由于Gabor小波和贝叶斯方法都可以通过不同的机制来减少类内差异,提出了融合Gabor和贝叶斯的人脸识别方法.该方法首先通过人脸图像特征点与Gabor滤波器的卷积来提取特征,借鉴"作差法"形成"类内差"和"类间差"空间,并用2DPCA对差异空间进行降维,最后用贝叶斯方法进行分类.通过在AR和FERET人脸库上的实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率,对具有表情及光照变化的人脸具有较高的识别率.
牛丽平;郑延斌
河南师范大学,计算机与信息技术学院,河南,新乡,453007河南师范大学,计算机与信息技术学院,河南,新乡,453007
计算机与自动化
人脸识别Gabor变换二维主元分析(2DPCA)贝叶斯方法
《计算机工程与应用》 2009 (18)
基于粗糙集的粒计算不确定信息处理及其度量方法研究
185-187,197,4
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60873104)河南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Henan Province of China under Grant No.061105300,No.072300410200).
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