基于Gabor小波變換復振幅信息的人臉識別.pdf

1、在社會安全、經(jīng)濟財產(chǎn)安全、軍事刑偵反恐、人機交互等電子信息安全領域發(fā)展的迫切驅(qū)動下，人臉識別技術已經(jīng)成為一項極具有發(fā)展?jié)摿Φ那把丶夹g，也是當前計算機視覺領域的研究熱點。讓計算機具有人的智能，代替人類進行記憶、識別，實現(xiàn)真正的智能時代具有十分重要的應用價值。然而人臉識別技術也是計算機視覺領域的難點所在，其主要原因有人臉圖像在獲取過程中，受到光照、表情、姿態(tài)、遮擋物等環(huán)境因素以及拍攝行為等因素的影響。所以，一個出色的人臉識別算法應該對這些因

2、素不敏感。
　　由于Gabor小波核可以模擬哺乳動物簡單視覺層細胞的響應模型，具有優(yōu)良的空間尺度及方向選擇性，能夠?qū)⑾噜弲^(qū)域的像素聯(lián)系起來反映局部范圍內(nèi)圖像像素的變化，可以獲取人臉圖像在不同尺度、方向下的局部信息，而且人臉圖像經(jīng)過Gabor小波變換之后對光照變化、局部特征變化具有較強的不敏感性，因此，Gabor小波變換被廣泛應用于人臉識別技術的特征提取算法。然而，近年來，基于Gabor小波變換的特征提取算法多數(shù)是利用幅值信息，而利

3、用相位信息的算法比較少，因為Gabor幅值對局部位移變化魯棒，而相位對其敏感。但是，經(jīng)驗證Gabor相位對光照變化魯棒，因此本文深入研究和比較了基于二維Gabor小波的幅值和相位的算法，以及幅值與相位結(jié)合的算法。主要工作和貢獻如下:
　　對人臉識別的研究背景和發(fā)展歷史進行簡要概述，對二維Gabor小波進行了深入的學習，為本論文中算法的研究打下了堅實的基礎，并對于二維Gabor小波的復振幅信息在人臉識別中對光照和局部位移變化的影響進

4、行了研究分析。
　　對基于二維Gabor小波變換的復振幅信息的算法進行研究分析，包括關于幅值的提取算法(LGBP)、相位的提取算法（HGPP、LGXP、LGPDP等）、幅值和相位相結(jié)合的提取算法(ELGBP)、以及幅值和相位在3D空間上的提取的算法(GV-LBP-TOP)。
　　對關于相位差的算法LGPDP進行了改進得到ELGPDP算法，以及提出了一種新的幅值和相位相結(jié)合的提取算法，實驗均得到不錯的結(jié)果。最后在文中完整實現(xiàn)了