基于Gabor的ICA变换和Fisher变换的人脸识别  

The face recognition based on the independent component analysis and Fisher transform of Gabor features

作　　者：杨春晖[1] 邱天爽[1] 

机构地区：[1]大连理工大学电子信息工程学院,大连116024

出　　处：《微计算机信息》2007年第22期256-258,共3页Control & Automation

基　　金：国家自然科学基金项目(30574075;60372081);教育部博士点基金项目(20010141025)

摘　　要：本文提出一种基于Gabor特征的ICA变换和Fisher变换的改进人脸识别方法。算法首先利用Gabor小波可以良好的表达人脸局部纹理特征这一优点,为了进一步提高识别率,通过Fisher和ICA变换分别对Gabor小波系数抽取基于数据不同统计的特征,再结合支持向量机进行模糊分类。通过实验数据说明改进人脸识别方法可达到较高识别率。This paper proposes an improved facial recognition algorithm based on independent component analysis and Fisher transform of Gabor features. In order to reduce the error rate of face recognition, the algorithm represents the local detail of face image feature through Gabor transform, extracts the features respectively based on different points of view, and classifies throu- gh SVM. Experiment witnesses positive effect of improvement algorithm of face recognition.

关 键 词：GABOR变换 ICA FISHER SVM 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]