基于Gabor纹理特征的人脸识别方法  

Face recognition with Gabor texture features

作　　者：杨宏雨[1] 余磊[2] 王森[1] 

机构地区：[1]重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054 [2]重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆401331

出　　处：《计算机应用研究》2011年第10期3974-3976,共3页Application Research of Computers

基　　金：重庆市教委科技基金资助项目(KJ100815)

摘　　要：为了降低人脸Gabor特征的维数,提出了一种新的基于Gabor幅值的纹理表征(GMTR)方法用于人脸识别。GMTR由伽玛分布(ΓD)拟合Gabor幅值的分布来刻画,拟合的ΓD参数作为纹理特征。在FERET和Yale人脸库上的实验结果显示GMTR的识别性能优于传统的Gabor幅值特征,表明纹理特征具有更强的鉴别力。To reduce the dimensionality of the Gabor features,this paper presented a novel approach called GMTR for face recognition.Characterized GMTR by using ΓD to model the Gabor magnitude distribution.The estimated model parameters served as texture representation.Experimental results performed on FERET and Yale databases show that GMTR is superior to traditional Gabor features in terms of recognition accuracy,which demonstrates the Gabor texture features have more discriminative power.

关 键 词：人脸识别 Gabor幅值 纹理表征 伽玛分布 维数 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]