基于Gabor特征的人脸识别方法.pdf

学校代号:10524
学号:21009012
密级:


中南民族大学硕士学位论文


基于 Gabor 特征的人脸识别方法




学位申请人姓名: 牟海军
导师姓名及职称: 侯建华教授
培养单位: 电子信息工程学院
专业名称: 通信与信息系统
论文提交日期: 2013 年 5 月 16 日
论文答辩日期: 2013 年 5 月 26 日
答辩委员会主席: 田岩教授
Face Recognition Method Based On Gabor Features
by
MOU Haijun

.(Nanjing Institute of Technology)2010
A thesis submitted in partial satisfaction of the
Requirements for the degree of
Master of Engineering
in
Communication and Information System
in the
Graduate School
of
South-Central University for Nationalities

Supervisor
Professor Hou Jianhua
May 2013
中南民族大学
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得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其
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人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果
由本人承担。

作者签名: 日期: 年月日

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2、不保密□。√
(请在以上相应方框内打“√”)

作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
中南民族大学硕士学位论文

摘要

人脸识别一直都是生物识别领域的研究热点,是一种重要的生物
特征识别技术,在当今的自动化身份识别中变得越加重要。人脸识
别的研究重点是人脸表达,其实质就是特征提取,特征提取一直以
来都是人脸识别领域里的一个研究热点问题。人脸的特征提取大致
可以分为全局特征和局部特征。由于基于全局特征的人脸表达对于
光照、姿态、表情等因素的影响较为敏感,而局部特征反映的是人
脸的局部区域,侧重于提取人脸的细节特征,使其能够克服基于全
局特征的不足,因此被越来越多的应用到人脸识别中。
Gabor 小波变换是一种典型的局部特征提取方法,由于在人脸特
征提取方面的优越性,使其成为了人脸特征提取的主流方法。本文
基于 Gabor 小波变换特征提取的有效性开展研究,主要工作包括以
下三个方面:
(1)系统的分析了基于二维 Gabor 小波变换的实现原理,针对
直接采用 Gabor 小波变换提取得到的特征维数过高的问题,提出了
首先对提取得到的特征进行向下采样,然后采用核主成分分析的方
法进行降维处理。在分类器的设计中,选择了支持向量机作为分类
器。在此基础上提出了一种基于 Gabor 特征的人脸识别方法。
(2)为了考核本文所提算法的有效性,通过在 ORL 和 Yale 人
脸库上与当前主流人脸识别算法进行仿真测试和对比分析,测试本
文算法的有效性。
(3)为了进一步考核本文所提算法的实际使用价值,采用
MFC+Opencv 实现了基于本文算法的人脸识别系统,包括人脸图像
的采集、预处理、特征提取以及识别。
通过对人脸识别系统的实际测试,验证本文所提算法具有实际
使用价值。

关键字:人脸识别;Gabor 小波变换;核主成分分析;支持向量机;
特征提取
I
基于 Gabor 特征的高效人脸识别方法

ABSTRACT

As an important biometric identification technology, face recognition
has e an active re