基于局部Gabor相位特征融合的人脸识别

本文提出了一种提取人脸图像的局部Gabor相位特征,结合Fisher线性判别式,通过特征融合进行人脸识别的方法。该方法首先利用Gabor滤波良好的空间位置与方向选择特性,采用四个频率六个方向的Gabor滤波器对图像进行滤波,然后根据Daugman方法采用局部XOR算子提取滤波图像的局部Gabor相位特征,组成特征图像,最后通过Fisher判别式对每个频率和方向下的特征图像进行降维,融合降维后的特征,采用最近邻分类器进行识别。该方法通过在两个数据库中的实验,证明了较主成分分析法,Fisher线性判别式方法以及Gabor幅值特征融合识别方法更好的识别性能。

基于均衡离散曲率波变换的手背静脉识别

针对滤波器尺度和方向的增加对识别速度影响较大的问题,提出了基于均衡离散曲率波变换(UDCT)的手背静脉识别方法。在进行手背静脉图像感兴趣区域提取和预处理的前提下,引用了均衡离散曲率波变换对感兴趣区域进行去滤波变换,然后对变换系数进行相位编码,计算编码统计直方图的卡方距离来进行静脉识别。实验结果表明,该方法在低质量的手背静脉图像情况下依然能得到较好的识别效果和较快的识别速度。