基于Fisher的Gabor特征提取方法

提出在Gabor滤波理论的基础上,结合Fisher线性判别方法,对手写数字图像的所有特征点寻找局部最优滤波频率和滤波方向,从而提取最优Gabor特征的方法。对MNIST手写体数据库的识别实验表明,该方法在小样本情况下明显优于直接Gabor特征提取。

结合Fisher判别的手写数字特征提取方法

在手写数字图像的特征提取中,提出一种结合Fisher线性判别的多分辨率Gabor滤波方法,在所有特征点上寻求特定滤波方向上的局部最优滤波频率,以获得最佳滤波效果,同时压缩不相关特征。在MNIST手写数字图像库上的识别实验表明:在小样本情况下,该方法能更准确地抽取手写数字图像特征,识别效果明显优于直接进行Gabor特征提取。