面向小样本库的全局Gabor滤波人脸识别

面向小样本库的全局Gabor滤波人脸识别摘要：这篇论文探讨了基于全局Gabor滤波的人脸识别方法，针对小样本库。鉴于当前可用的大样本库通常存在较大的人脸数据不均匀性，主流的人脸识别方法的性能也因此受到影响。因此，本文提出一种基于全局Gabor滤波的决策函数，以实现人脸识别。因为Gabor滤波能够有效提取图像的边缘和纹理信息，因此具有很好的特征提取和识别能力。最后，本文运用CASIA-Webface数据集对本文提出的算法进行了实验，证明了本文提出的算法在小样本库上能够有效识别人脸，并显著优于其他经典算法。

关键词：全局Gabor滤波；人脸识别；小样本库；CASIA-Webface

正文：

1.引言

随着人工智能和深度学习技术的发展，人脸识别技术也取得了长足的进步。不仅大大提高了识别速度，更重要的是在计算资源和训练样本数量的限制下，实现了令人印象深刻的性能提升。然而，目前可用的大样本库通常存在较大的数据不均衡性，如角度、光照和表情变化，这会使得目前的人脸识别算法的性能受到影响。因此，如何在小样本库上实现有效的人脸识别就成为了当前研究领域的一个重要课题。

2.方法

本文提出了一种基于全局Gabor滤波的决策函数来实现人脸识别。为此，首先我们提出了一种新颖的特征提取算法，接下来，我们使用全局Gabor滤波的方法特征提取出人脸的纹理特性，并将其作为识别算法的输入，最后，通过比较真实人脸和对应的纹理特征来实现识别。与传统方法相比，本文提出的方法很好地解决了当前数据不均衡性问题，具有良好的鲁棒性和稳定性。

3.实验

我们使用CASIA-Webface数据集对本文提出的算法进行了实验，同时与其他经典算法进行比较。结果表明，在小样本库中，本文提出的Gabor滤波算法的人脸识别精度显著优于其他算法。

4.结论

针对人脸识别中的小样本库问题，本文提出了一种基于全局Gabor滤波的算法，具有良好的特征提取和识别能力。其实验结果表明，本文提出的算法能够有效识别人脸，并显著优于其他经典算法。5.相关工作

基于深度学习和机器学习技术，研究者一直在努力改善人脸识别方法。部分工作采用经典的边缘检测算法，如四邻域算子、Canny算子，利用它们计算不同图像的边缘特征。同时，一些研究者也尝试引入卷积神经网络（CNN），将CNN用于人脸识别以提高性能。但是，即使使用以上方法，也无法有效解决小样本库上的识别能力问题。而本文通过引入Gabor滤波作为新颖的特征提取算法，并且使用决策函数进行人脸识别，针对小样本库问题取得了良好的效果。

6.总结

本文提出了一种基于全局Gabor滤波的人脸识别算法，主要针对小样本库中的人脸识别问题。算法通过提取图像的边缘和纹理信息，有效地提取出了人脸的纹理特性，作为人脸识别的输入，并达到了良好的效果。另外，本文还提出了一种新颖的特征提取算法，能够提取和保留更多的图像特征，以解决当前数据不均衡性问题。7.局限性

本文提出的算法主要针对小样本库中的人脸识别问题，因此，如果样本数量较大，则其性能可能会有所下降。此外，本文并没有深入探究特征提取算法的细节，因此，届时也可以考虑进一步深入研究特征提取算法，以更好地实现人脸识别。

8.未来工作

未来工作可以聚焦于改进Gabor滤波和决策函数，以提高其在大样本库上的性能。还可以引入更复杂的特征提取算法，以解决当前数据不均衡性问题。另外，随着计算机技术的发展，未来可以探索使用深度学习和神经网络技术进行人脸识别，以期取得更好的性能。总的来说，本文提出了一种基于Gabor滤波的人脸识别算法，用于解决小样本库上的人脸识别问题。主要包括全局Gabor滤波特征提取和决策函数。在实验结果中，我们发现该算法可以在小样本库上实现高精度识别，更好地解决小样本库中的识别能力问题。在未来，我们可以改进Gabor