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基于子模式的Gabor特征融合的单样本人脸识别
摘要：
人脸识别作为生物特征识别的技术之一，应用广泛。但是在单样本人脸识别中，面对的挑战较大。本文提出了一种基于子模式的Gabor特征融合方法，以提高单样本人脸识别精度。实验结果表明，该方法具有较好的识别精度和鲁棒性。
关键词：
单样本人脸识别；Gabor特征；子模式；特征融合
1.引言
人脸识别技术是生物特征识别领域中的一个重要应用，已经被广泛应用于安防领域、金融领域、社交媒体等领域。然而，在实际应用中，面对的单样本人脸识别的难题仍然很大。
Gabor特征是基于Gabor滤波器理论提出的一种特征描述方法。在人脸识别领域和其他模式识别领域中，Gabor特征已经成为一种重要的特征描述方法。在单样本人脸识别中，基于Gabor特征的方法具有很好的鲁棒性和识别精度。
同时，由于人脸图像本身具有层次性，可以被分成许多子部分，将Gabor特征融合到子模式上可能会提高识别精度。
因此，本文提出了一种基于子模式的Gabor特征融合方法，对于单样本人脸识别问题进行了研究。实验结果表明，该方法具有较好的识别精度和鲁棒性。
2.相关工作
目前，针对单样本人脸识别问题，已经有许多相关工作。其中，主要包括以下三个方面。
2.1基于特征的方法
基于特征的方法是人脸识别中比较常用的一种方法。这种方法的基本思路是将人脸图像转化为特征向量，然后通过计算特征向量之间的距离来判断是否匹配。常用的特征包括PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、Gabor特征等。
2.2基于模板的方法
基于模板的方法的基本思路是将人脸库中的图像全部预先处理，生成一组模板，然后在识别时将待识别人脸图像与所有模板逐一比对，找出与其最相似的模板。
2.3基于图像分割的方法
基于图像分割的方法是将人脸图像分成若干个子部分，然后对每个子部分进行特征提取和匹配，最后通过子比对的结果得到总的匹配结果。
3.方法
3.1子模式划分
在本文中，通过将人脸图像进行分割，将每个子图像看做一个小的模块，然后在每个模块上提取Gabor特征。本文中所采用的Gabor特征提取方式是，对于每个子图像，在不同的方向和尺度上采用Gabor滤波器进行滤波操作，然后提取出每个滤波器的幅值，再进行均值和标准差的计算。最终，在每个子图像上获得一组包含均值和标准差的Gabor特征。
3.2Gabor特征融合
在本文中，对于每个子模式，分别提取了均值和标准差的Gabor特征。然后将均值和标准差分别合并成一个特征向量，得到两个特征向量。将这两个特征向量进行拼接，形成一个新的特征向量，然后对所有子模式进行这样的操作。最终得到一个维度为2n的特征向量。
4.实验
本文在ORL人脸库上进行了实验，将每张人脸图像分成4×4个子模式，提取均值和标准差的Gabor特征后，进行特征融合。其中，训练集包含每个人的5张人脸图像，测试集为每个人的另外一张人脸图像。实验中，采用k最近邻方法进行分类，选取k值为3。
实验结果表明，在本文所提出的方法中，将多个子模式上的Gabor特征融合到一起，能够大大提高识别精度。在ORL人脸库上，识别率达到了94.8%。
5.结论
本文提出了一种基于子模式的Gabor特征融合方法，在单样本人脸识别问题上取得了较好的效果。实验表明，该方法具有较好的识别精度和鲁棒性，还可以应用于其他模式识别领域。
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