基于Log-Gabor统计采样的人脸识别方法  

Face Recognition Method Based on Log-Gabor Statistical Sampling

作　　者：陈巍[1] 李天瑞[1] 龚勋[1] 

机构地区：[1]西南交通大学信息科学与技术学院智能信息处理实验室,成都610031

出　　处：《计算机工程》2011年第17期163-166,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873108)

摘　　要：针对传统人脸识别方法中二维Gabor滤波器及下采样方法的局限性,提出一种融合Log-Gabor的统计采样与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。该方法使用Log-Gabor滤波器替代传统的二维Gabor滤波器提取特征,运用给出的统计下采样方法代替传统的下采样方法来初步降维,并使用主成分分析法进一步降维和应用SVM进行识别。在基于ORL与FERET人脸库的实验结果表明,该方法具有较高识别率和较强鲁棒性。Aiming at shortcomings of 2D-Gabor filters and down-sampling of traditional methods,a new method is proposed using statistical sampling of Log-Gabor Features and Support Vector Machine（SVM） for face recognition.A bank of Log-Gabor filters is applied on images to extract features.The statistical sampling and Principal Component Analysis（PCA） are used successively in order to reduce dimensions.SVM is employed for classification.Experimental results based on the ORL and FERET face database show that the novel method achieves high efficiency and strong robustness.

关 键 词：人脸识别 LOG-GABOR滤波器 特征提取 主成分分析 支持向量机 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]