基于Gabor的局部敏感人脸识别算法研究

本论述针对人脸识别中的特征提取和降维问题,提出了一种改进的基于Gabor敏感信息的局部边界Fisher分析(GLMFA)算法。首先利用Gabor小波变换来进行局部敏感人脸特征的提取。然后再对边界Fisher分析(MFA)算法进行改进,针对可能出现的小样本问题通过在MFA目标函数对角矩阵中引入影响因子,在降维的同时提取出更具判别性的特征,同时解决小样本问题。最后采用近邻分类器实现人脸分类。在ORL和MIT人脸数据库上的实验验证了该算法的有效性。