文献类型：期刊文章

作　　者：陈海霞[1] 崔茜[2]

机构地区：[1]通化师范学院物理学院,吉林通化134002 [2]国家知识产权局专利局专利审查协作天津中心,天津300304

出　　处：《东北师大学报（自然科学版）》

基　　金：吉林省科技发展重点支持项目(20100458)

年　　份：2014

卷　　号：46

期　　号：4

起止页码：77-80

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、BIOSISPREVIEWS、CAS、CSCD、CSCD_E2013_2014、JST、MR、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：针对人脸识别中采集到的图像由于受光照、表情变化、脸部部分遮挡等因素影响而导致识别率低的问题,将Gabor小波多尺度、多方向的滤波特性和主成分分析(PCA)的降维特性相结合,提出一种对脸部整体特征进行提取的GPCA算法.通过将该算法应用于ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库中的人脸识别,证明了该方法的有效性.

关 键 词：人脸识别 GABOR小波 PCA  GPCA  

分 类 号：TP391.1]