基于Gabor濾波器的人臉特征提取算法研究.pdf

1、人臉識別是一項富有理論基礎(chǔ)和應(yīng)用價值的研究課題。典型的人臉識別系統(tǒng)包括：人臉檢測、特征提?。A(yù)處理和特征提取）、人臉識別三部分。在自動人臉識別中預(yù)處理和特征提取占有非常重要的地位。二維Gabor小波變換從不同的頻率尺度和方向反映局部范圍內(nèi)圖像像素灰度值的變化。小波變換系數(shù)描述了圖像上各給定位置附近區(qū)域的灰度特征，在人臉圖像的二維Gabor小波變換系數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的特征提取，稱為經(jīng)典的基于Gabor小波變換的人臉特征提取。本文深入研究了利

2、用二維Gabor小波變換進(jìn)行人臉特征提取的理論方法和技術(shù)，針對經(jīng)典算法中運算量大、處理范圍寬、識別的響應(yīng)時間長等缺點，在圖像預(yù)處理和特征提取兩方面對經(jīng)典的基于Gabor小波變換的人臉特征提取方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于Gabor濾波器的人臉特征提取算法。
　　 在圖像預(yù)處理方面，傳統(tǒng)的橢圓膚色模型雖然能夠?qū)崿F(xiàn)人臉的膚色檢測，但是其不能有效地檢測出人臉重要器官的大概位置，本文通過對膚色模型亮度空間分段，并在每段亮度空間上分別定義色

3、度空間橢圓模型，從而實現(xiàn)了人臉及其重要器官的檢測。在特征提取方面，經(jīng)典的Gabor紋理特征提取算法雖然對人臉圖像的光照不均、位置變化和表情變化等具有較強的魯棒性，但是該方法需要對整張人臉圖像進(jìn)行Gabor小波變換，運算過程復(fù)雜，耗時長，難以滿足實時性要求。本文首先利用Gabor濾波器檢測人眼邊緣信息，然后通過廣義Hough變換實現(xiàn)邊緣斷點的連接，最后對人眼邊緣圖像進(jìn)行二維Gabor小波變換，提取人眼邊緣紋理特征，代替經(jīng)典特征提取算法中人