基于Gabor小波和增强FLD的人脸识别

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人脸识别是一种精度高、稳定性好、易操作、结果直观、性价比高的生物识别技术,其成功识别的关键在于识别算法。针对基于统计特征的人脸识别中面部特征的高维度而导致的识别准确率低和速率低的问题。提出基于Gabor滤波和增强Fisher线性判别模型的人脸特征提取算法,首先预处理人脸图像,再通过Gabor小波变换得到人脸特征向量,随后通过2DPCA将高维特征向量至低维空间,最后利用增强FLD在低维空间变换矩阵提取人脸特征,进而提高识别效果和速度。在AR人脸图像库的实验结果表明,该算法具有更高的准确率和识别速率。
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