由于受光照、手势、表情等因素的影响，人脸图像模式很容易发生变化，因此寻找一种稳健的数据表示对人脸模式的正确分类至关重要。本文提出了一种基于二维Gabor小波变换和局部二值模式（LBP）的人脸图像识别算法。LBP是一种局部描述算子，对光照变化具有不变性。二维Gabor小波变换对姿态和表情变化具有不变性。实验结果表明，大尺度二维Gabor小波表示能够获得较好的分类精度。使用LBP描述人脸图像的二维Gabor小波表示，结合图像块、直方图统计、PCA降维、最近邻分类，我们最终发现该算法可以在不同尺度和方向上获得更好的分类性能。
引用：张倩，李海刚，李明，丁磊。基于LBP和二维Gabor小波变换的人脸图像特征提取[J]。数学生物科学与工程，2020，17（2）：1578-1592。doi:10.3934/mbe.2020082年
摘要
由于受光照、手势、表情等因素的影响，人脸图像模式很容易发生变化，因此寻找一种稳健的数据表示对人脸模式的正确分类至关重要。本文提出了一种基于二维Gabor小波变换和局部二进制模式（LBP）的人脸图像识别算法。LBP是一种局部描述算子，对光照变化具有不变性。二维Gabor小波变换对姿态和表情变化具有不变性。实验结果表明，大尺度二维Gabor小波表示能够获得较好的分类精度。使用LBP描述人脸图像的二维Gabor小波表示，结合图像块、直方图统计、PCA降维、最近邻分类，我们最终发现该算法可以在不同尺度和方向上获得更好的分类性能。
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