基于gabor小波与共同向量的人脸识别方法

？基于子空间的人脸识别方法易受光照、姿态和表情变化的影响，针对这一问题，提出一种基于gabor滤波器与共同向量(cv)方法相结合的人脸识别方法。gabor滤波器因其良好的方向与尺度选择性，能很好地提取图像局部特征，对光照、姿态、表情变化有一定的健壮性；共同向量方法是一种线性子空间分类方法，利用提取的同类样本的共同属性（共同分量）对测试样本进行分类，在训练样本较少的情况下能够取得较好的分类效果。通过在orl与yale数据库上的实验表明，提出的方法具有较好的识别效果。