本文選題：Gabor小波 + 特征信息��； 參考：《中國電子科學(xué)研究院學(xué)報》2017年05期

【摘要】：本文首先分析了一維Gabor函數(shù),并將其擴(kuò)展到二維的Gabor函數(shù)。二維Gabor函數(shù)通過尺度變換和旋轉(zhuǎn)變換生成二維Gabor小波。最后,二維Gabor小波變換被用來提取圖像特征信息。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,本文提出并建立了基于Gabor小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像智能識別模型,然后采用人臉識別來進(jìn)行驗證。采用ORL和Extended Yale B等人臉數(shù)據(jù)庫用于模型測試,并與相關(guān)算法進(jìn)行了仿真對比。盡管面部圖像存在復(fù)雜的紋理和光照變化,該模型用于人臉識別時,人臉識別精度可達(dá)到0.93以上。結(jié)果表明,該算法具有較強(qiáng)的研究意義和應(yīng)用價值。
[Abstract]:In this paper, we first analyze one dimensional Gabor function and extend it to two dimensional Gabor function. Two-dimensional Gabor function generates two-dimensional Gabor wavelet by scale transformation and rotation transformation. Finally, two-dimensional Gabor wavelet transform is used to extract image feature information. On the basis of BP neural network model, an image intelligent recognition model based on Gabor wavelet and neural network is proposed and established. Then face recognition is used to verify the model. The ORL and Extended Yale B face database are used for model testing, and the simulation results are compared with the related algorithms. Although there are complex texture and illumination variations in facial images, the accuracy of face recognition can reach more than 0.93 when the model is used for face recognition. The results show that the algorithm has strong research significance and application value.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院;
【基金】：山西省自然科學(xué)基金(2013011017-3)
【分類號】：TP183;TP391.41

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本文編號：1941405