基于Gabor小波和属性约简的人脸识别.pdf

【基于Gabor小波和属性约简的人脸识别】是一种高效的人脸识别方法，它针对人脸识别过程中常见的光照、姿态和表情变化等因素导致的识别困难问题。该方法利用Gabor小波变换来处理人脸图像，提取出对人脸识别具有代表性的特征。 Gabor小波变换是一种多分辨率分析工具，它在图像处理领域有着广泛的应用。在人脸识别中，Gabor小波能够捕获图像的局部特征和纹理信息，特别适合于人脸图像的分析。通过对人脸图像进行Gabor小波变换，可以得到一系列的小波系数，这些系数构成的人脸图像特征向量包含了丰富的形状和纹理信息，有助于提高识别的准确性。 然而，直接使用所有的小波系数作为特征可能会导致数据维度过高，增加识别的复杂性。为了解决这个问题，该方法引入了粗糙集理论中的属性约简。粗糙集理论是一种处理不完整或不确定信息的数学工具，通过属性约简，可以剔除冗余和无关的特征，保留最重要的属性，从而降低数据的维度，提高识别效率。 在属性约简过程中，论文提出了基于信息熵和互信息的新属性重要度计算方法。信息熵衡量了特征的不确定性，而互信息则反映了特征之间的相关性。通过这两种信息理论概念，可以确定哪些特征对于识别任务最为关键。选取具有高重要度的特征进行约简，确保了特征集合的精炼性，同时降低了支持向量机（SVM）分类器的复杂度。 支持向量机是一种强大的分类模型，特别适合处理小样本和高维数据。在该方法中，经过属性约简的人脸特征向量被输入到SVM分类器中进行训练和分类。实验结果显示，这种结合Gabor小波和属性约简的方法能够有效地降低SVM的复杂度，提升人脸识别的性能，从而在实际应用中展现出较好的识别效果。 关键词：人脸识别、Gabor小波、粗糙集、属性约简、支持向量机 总结起来，基于Gabor小波和属性约简的人脸识别技术是一种结合了信号处理和数据挖掘的方法，它通过Gabor小波变换获取人脸图像的特征，再利用粗糙集理论进行特征选择，最后用支持向量机进行分类，有效解决了光照、姿态等变化带来的识别难题，提高了人脸识别的准确性和实用性。这种方法在实际的生物识别系统和安全监控等领域具有广阔的应用前景。