基于Gabor小波和增强FLD的人脸识别

陈雪莲

基于Gabor小波和增强FLD的人脸识别

陈雪莲

（四川大学计算机学院，成都 610065）

人脸识别是一种精度高、稳定性好、易操作、结果直观、性价比高的生物识别技术，其成功识别的关键在于识别算法。针对基于统计特征的人脸识别中面部特征的高维度而导致的识别准确率低和速率低的问题。提出基于Gabor滤波和增强Fisher线性判别模型的人脸特征提取算法，首先预处理人脸图像，再通过Gabor小波变换得到人脸特征向量,随后通过2DPCA将高维特征向量至低维空间，最后利用增强FLD在低维空间变换矩阵提取人脸特征，进而提高识别效果和速度。在AR人脸图像库的实验结果表明，该算法具有更高的准确率和识别速率。

人脸识别；Gabor滤波器；增强Fisher线性判别；2DPCA

1 研究意义和研究现状

1.1 研究背景和意义

人脸识别作为计算机视觉和生物医学的交叉性研究课题，是生物识别中的重要研究内容，占据着重要的地位。同时，由于在身份识别上有精度高、价格适中、用户友好性等优势，目前人脸识别已在许多领域得到应用。

在信息安全领域中，通过人脸识别作为身份鉴别手段，提高网络信息安全性能，从而在网络层面上遏制网络的不文明。并且，在安防上将人脸识别与已有技术结合的基础上，提升系统的安全性和简易性，促进传统技术的发展提升。研究人脸识别，一来能促进人们对视觉系统的理解，再者能为人工智能方面的发展提供技术。通用的人脸识别流程如图1所示：

图1 人脸识别流程