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《gabor小波的人脸特征提取算法研究及仿真本科大学课程》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
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小波地人脸特征提取算法研究及仿真56西南科技大学本科生毕业论文56西南科技大学本科生毕业论文基于Gabor小波地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地研究热点之一.在生物特征识别中,人脸识别占有极为重要地地位.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地应用.人脸特征提取是人脸识别过程地核心,特征提取地有效性直接影响到分类地速度和识别地性能.本论文地主要研究内容包括以下方面：文档来自于网络搜索(1
2、)基于Gabor变换地人脸特征提取算法.通过对人脸傅里叶变换和Gabor变换地实验比较,证明了Gabor变换在提取人脸特征方面具有很大地优越性.接着,介绍了Gabor小波变换地快速算法.文档来自于网络搜索(2)针对Gabor小波地缺点,引进LBP算子,该算子地使用能有效地克服Gabor小波变换地缺点.另外还详细介绍了如何提取“特征脸”地原理和实现过程,对Gabor滤波器参数地选择问题也作了详细说明.文档来自于网络搜索(3)针对Gabor和LBP提取地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.文档来自于网络搜索(4)对最后提取地人脸特征通过计算特征向量地距离
3、来量化查询图像和图像库中每幅图像间地相似程度.该部分主要是将提取出来地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降维得到地相似度要远高于使用PCA降维结果.文档来自于网络搜索关键词：人脸识别；Gabor小波变换；LBP；距离测度56西南科技大学本科生毕业论文Facial feature extraction algorithm research and simulation based on Gabor wavelets文档来自于网络搜索Abstract：FaceRecognitionTechnology(
4、FRT)isemergingasanactiveresearchareainthefieldofpatternrecognitionandartificialintelligence.Asabiometrictechnology,FRThasnumerousapplicationssuchasaccesscontrol,lawenforcement,e-commerce,videosurveillanceandsoon.Facefeatureextractionisthecoreofrecognitiontask,whichdirectlyimpactonclassificationve
5、locityandfacerecognitionability.文档来自于网络搜索Themaincontributionsofthisworkarelistedasfollows：文档来自于网络搜索(1)FacefeatureextractionalgorithmbasedonGabortransformisintroduced.文档来自于网络搜索ComparedwithFouriertransform,Gabortransformisprovedtobebetterinfacefeatureextraction.Andthen,AfastalgorithmofGaborTransfor
6、misintroduced.文档来自于网络搜索(2)AccordingtothedisadvantagesofGaborwavelet,ThispaperintroducedLBPoperator,theoperatorcanovercomethefaultsofGaborwavelettransformeffectively.Alsoitintroducedtheprincipleandrealizationprocesshowtoextract"featuresface"indetailed,andtheselectionofparametersofGaborfilteraredet
7、ailedinstructions.文档来自于网络搜索(3)FortheproblemtothefacefeaturevectorhighdimensioninGaborandLBPextraction,thispaperusedtheLPPandPCAdimensionreductionalgorithmreducedthedimension.文档来自于网络搜索(4)Inthefinalfacefeatureextraction,
