# Gabor_Face_Recognition
基于人脸 T 形分布 Gabor 变换的人脸识别算法
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# 主要内容
PCA 算法是人脸识别中最基本也是最常见的算法,目前很多的人脸识别算法都是对这种算法的改进或与其他方法的综合.在人脸识别过程中,这种算法考虑的是样本整
体特征,通过抽取人脸的主要成分,构建特征脸空间,对比人脸图像进行识别.由亍其降维和特征提取方面的有效性,在人脸识别领域得到广泛应用。
受采集人脸图像时环境光照等因素影响,传统的代数算法很难达到较高识别率.Gabor 小波变换呈现为频率和方向的多尺度变换,并且与人类视觉感受野剖面非常相
似,因此 Gabor 滤波器被用与提取图像局部纹理特征或对整体图像进行卷积得到 Gabor 滤波后的图像.将 Gabor 统计纹理特征用与人脸识别,可以很好地消除外界
环境对识别正确率的影响,具有更强的鲁棒性。
本文将 Gabor 小波和 PCA 算法结合起来,对人脸图像迚行 Gabor 小波卷积,提取基于人脸 T 形分布 Gabor 变换后特征,然后通过 PCA 降维, 得到特征向量,最
后用夹角余弦计算相似度,通过实验得到较好的识别效果,以阈值 0.6 为准,判断是否属于同一人,大于0.6 则为同一人,小于 0.6 则不是同一人。
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# Garbor 变换特征提取算法步骤
1、读入图像,将图像 image 归一化大小(112*92)。
2、将归一化后的图像灰度化,gamma 校正,DoG 滤波,直方图均衡化等一系列预处理。
3、定义了一个 5 尺度 8 方向的 Gabor 变换。
4、预处理后的图像与 Gabor 滤波器迚行卷积,得到卷积后的 Gabor 特征。
5、选取 T 形分布的 Gabor 特征,然后将 Gabor 特征构成行向量。
6、将行向量迚行 PCA 降维,得到特征向量。
7、通过余弦夹角计算两个特征向量的相似度。
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基于人脸T形分布Gabor变换的人脸识别算法python源码+文档说明+开发文档pdf
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<项目介绍> 基于人脸 T 形分布 Gabor 变换的人脸识别算法 主要内容 PCA 算法是人脸识别中最基本也是最常见的算法,目前很多的人脸识别算法都是对这种算法的改进或与其他方法的综合.在人脸识别过程中,这种算法考虑的是样本整 体特征,通过抽取人脸的主要成分,构建特征脸空间,对比人脸图像进行识别.由亍其降维和特征提取方面的有效性,在人脸识别领域得到广泛应用。 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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