基于Gabor小波和改进2DPCA的人脸识别方法

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在人脸识别中,一般传统方法先用Gabor小波变换提取人脸特征后直接进行主成分分析(PCA)会遇到计算量过大,识别率不高等问题。为了克服这些影响,本文提出先对人脸进行2DGabor小波变换提取人脸特征,再用改进的2DPCA(二维主成分分析)进行降维处理,最后用最近邻法进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验,该方法明显优于传统的2DGabor+PCA等算法。
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