基于gabor小波的人脸特征提取算法研究及仿真本科毕业论文

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1、西南科技大学本科生毕业论文Southwestuniversityofscienceandtechnology本科毕业设计（论文）题目名称：基于Gabor小波的人脸特征提取算法研究及仿真51西南科技大学本科生毕业论文51西南科技大学本科生毕业论文基于Gabor小波的人脸特征提取算法研究及仿真摘要：人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取的有效性直接影响到分类的速度和识别的性能。本论文的主要研究内容包括以下

2、方面：(1)基于Gabor变换的人脸特征提取算法。通过对人脸傅里叶变换和Gabor变换的实验比较，证明了Gabor变换在提取人脸特征方面具有很大的优越性。接着，介绍了Gabor小波变换的快速算法。(2)针对Gabor小波的缺点，引进LBP算子，该算子的使用能有效的克服Gabor小波变换的缺点。另外还详细介绍了如何提取“特征脸”的原理和实现过程，对Gabor滤波器参数的选择问题也作了详细说明。(3)针对Gabor和LBP提取的人脸特征向量维数过高问题，本文分别采用了LPP和PCA降维算法来进行降维。(4)对最后提取的人脸特征通过计算特征向量的距离来量化查询图像和

3、图像库中每幅图像间的相似程度。该部分主要是将提取出来的人脸特征向量进行验证，并对两种不同降维方法做比较。本文最后是在orl和yale两个人脸图库做仿真实验。实验表明，采用用LPP降维得到的相似度要远高于使用PCA降维结果。关键词：人脸识别；Gabor小波变换；LBP；距离测度51西南科技大学本科生毕业论文Facial feature extraction algorithm research and simulation based on Gabor waveletsAbstract：FaceRecognitionTechnology(FRT)isemergi

4、ngasanactiveresearchareainthefieldofpatternrecognitionandartificialintelligence.Asabiometrictechnology,FRThasnumerousapplicationssuchasaccesscontrol,lawenforcement,e-commerce,videosurveillanceandsoon.Facefeatureextractionisthecoreofrecognitiontask,whichdirectlyimpactonclassification

5、velocityandfacerecognitionability.Themaincontributionsofthisworkarelistedasfollows：(1)FacefeatureextractionalgorithmbasedonGabortransformisintroduced.ComparedwithFouriertransform，Gabortransformisprovedtobebetterinfacefeatureextraction.Andthen，AfastalgorithmofGaborTransformisintroduc

6、ed.(2)AccordingtothedisadvantagesofGaborwavelet,ThispaperintroducedLBPoperator,theoperatorcanovercomethefaultsofGaborwavelettransformeffectively.Alsoitintroducedtheprincipleandrealizationprocesshowtoextract"featuresface"indetailed,andtheselectionofparametersofGaborfilteraredetailedi

7、nstructions.(3)FortheproblemtothefacefeaturevectorhighdimensioninGaborandLBPextraction,thispaperusedtheLPPandPCAdimensionreductionalgorithmreducedthedimension.(4)Inthefinalfacefeatureextraction,Bycalculatingthedistanceofthefeaturevectortolookthesimilaritybetweentheimagetoinquireande

8、achimageinimagedata