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图4.1 提取人脸图像的奇异值特征进行人脸识别的识别率
由图表4.1可知,当采样点的个数为10个的时,识别率为74.67%,优于其他采用方法的识别率。
(2)单独提取人脸图像的Gabor特征进行人脸识别
单独提取人脸图像的Gabor特征进行人脸识别,其识别率如图4.2所示:
图4.2 提取人脸图像的Gabor特征进行人脸识别的识别率
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结 论
基于生物特征的识别技术是一门利用人类特有的个体特征来证实个人身份的科学,它提供了一种基于惟一的、高可靠性和稳定的人体生物特征的新的身份鉴别途径,是身份识别的一种最安全的方式。人脸识别技术是生物特征识别技术的一种杰出代表。本文深入分析和研究了一种新的应用于人脸识别的特征融合算法,主要内容为:(1)深入分析和研究了人脸图像的Gabor特征提取问题,提取了人脸图像的Gabor特征的幅值特征以及相位特征;(2)深入分析和研究了人脸图像的奇异值特征提取的具体算法,提取了人脸图像的奇异值;(3)利用串行融合算法将Gabor特征的幅值与奇异值进行了融合;(4)利用最近邻分类对输出图像进行了分类识别。实验结果表明该算法能够实现人脸图像的融合,且识别率较高。
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附录 A 提取人脸图像的Gabor特征的源代码
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