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基于伽伯multiorientation融合的人脸识别方法特征和奇异值分解

作者(年代):太阳王小华xiao-jiao赵zhi-xiong

传统伽柏特性和奇异值分解)存在高维度描述面部特征的问题,本文提出一种面部特征提取方法,将融合多向伽柏特性和图像的奇异值分解,减少的数量特征尺寸的前提下功能信息丰富。首先,使用performance-optimized伽柏过滤器的直流分量提取多尺度补偿,多向面部图像的特点,和集成规模相同——伽柏特性在不同方向的脸图像局部特性;然后提取图像的奇异值分解特性的全球特征脸图像;最后,结合当地特色和全球特征描述图像的原始的脸。ORL脸上数据库的实验结果表明,相对于传统方法,该方法的识别率达到98.25%。该方法在传统优势人脸识别基于伽柏特性和计算方法在识别率和计算效率。