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为降低Gabor特征的维数,提出一种基于Gabor相位的纹理表征(GPTR)方法,将其应用于人脸识别.GPTR采用广义高斯分布(GGD)拟合Gabor相位的分布,将拟合的GGD参数作为纹理特征.采用保局投影方法对纹理特征向量进行子空间分析,进一步降低其维数并增强鉴别力.在FERET及Yale人脸库上的实验结果表明,相比传统的Gabor幅值特征,GPTR具有更高的人脸识别准确率.