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基于Gabor小波的人脸检测
引用本文:聂祥飞,郭军.基于Gabor小波的人脸检测[J].计算机工程,2006,32(21):44-46.
作者姓名:聂祥飞  郭军
作者单位:1. 北京邮电大学模式识别实验室,北京,100876;重庆三峡学院,重庆,404000
2. 北京邮电大学模式识别实验室,北京,100876
基金项目:国家自然科学基金;教育部科研基金;教育部跨世纪优秀人才培养计划;重庆市教委资助项目;重庆三峡学院校科研和教改项目
摘    要:提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法组合了Gabor小波变换、输入图像的Gabor特征分析和Bayes分类器来进行正面人脸检测。对训练集的平均脸作Gabor小波变换得到40个投影向量;通过计算输入图像和这40个投影向量间的内积来提取图像的Gabor特征向量;训练Bayes分类器来进行正面人脸检测。实验结果表明,该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。

关 键 词:人脸检测  Gabor小波  Bayes分类器
文章编号:1000-3428(2006)21-0044-03
收稿时间:02 24 2006 12:00AM
修稿时间:2006-02-24

Face Detection Based on Gabor Wavelets
NIE Xiangfei,GUO Jun.Face Detection Based on Gabor Wavelets[J].Computer Engineering,2006,32(21):44-46.
Authors:NIE Xiangfei  GUO Jun
Affiliation:1. Pattern Recognition Lab, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876 2. Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404000
Abstract:A novel method for frontal face detection is presented. The novelty of this paper comes from the integration of the Gabor transform of mean face, face feature analysis of the input image, and the Bayes classifier for frontal face detection. 40 projection vectors are got from Gabor transform of mean face. Face feature analysis is derived from a feature vector by calculating the inner products between the input image and the 40 projection vectors. The Bayes classifier is trained to detect frontal face in an image. The experimental results show that the proposed method has lower computational complexity and higher accuracy than Eigenfaces method.
Keywords:Face detection  Gabor wavelets  Bayes classifier
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