本文主要探讨了一种基于Gabor小波和支持向量机(SVM)的人脸识别方法。人脸识别技术因其自然性和无接触性成为生物识别领域的热门研究方向。该方法着重于特征提取和分类识别两个关键步骤。
在特征提取阶段，Gabor小波被用于提取人脸图像的特征。Gabor小波变换是一种有效的图像表示工具，其二维形式可以捕捉图像的局部纹理和结构信息，与人类视觉系统相仿。通过调整尺度和方向参数，Gabor滤波器可以适应不同尺度和方向的人脸特征，有效地提取面部细节。高维的Gabor特征随后通过改进的二维主元分析(2DPCA)进行降维，以减少维度灾难，保留关键信息。
2DPCA是原始主元分析(PCA)在二维数据上的扩展，通过构建协方差矩阵并选取最大的几个特征值对应的特征向量，形成新的坐标系，将数据投影到这个低维空间中。而改进的2DPCA方法同时考虑了图像的行和列两个方向，进一步压缩信息，减少相关性，增强特征的区分度。
在分类识别阶段，文章采用了支持向量机(SVM)。SVM是一种优秀的分类器，尤其适用于小样本、非线性及高维问题。它通过构造最大间隔超平面来实现分类，能够在复杂的数据分布中找到最优的决策边界。在人脸识别中，SVM将Gabor特征转换后的低维向量作为输入，构建多类分类器，从而实现高效准确的人脸识别。
实验结果表明，结合Gabor小波的特征提取和SVM的分类识别，该方法在人脸识别性能上有较好的表现。这种方法不仅考虑了人脸图像的非线性特性，还有效地降低了计算复杂度，提升了识别效率，对于实际应用具有重要意义。
