论文研究融合Gabor小波和贝叶斯的人脸识别算法.pdf

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。