一种基于Gabor张量的MLFDA人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于Gabor张量的MLFDA人脸识别方法，包括训练阶段和识别阶段；训练阶段的方法为：首先，将所有的训练样本的每张人脸图像进行二维Gabor滤波，一幅人脸图像得到40个Gabor特征，然后，将每个训练样本求得的Gabor特征合成一个三阶张量，利用MLFDA算法计算得到张量样本的最佳投影矩阵，利用最佳投影矩阵将张量样本投影至低维的子空间；识别阶段的方法为：进行二维Gabor滤波，将求得的Gabor特征合成一个三阶张量，利用最佳投影矩阵将待测样本投影至低维的子空间，然后预测待测样本所属的对象。本发明对光照和姿态变化具有较强的鲁棒性，并且这是一种有监督的学习算法，利用了数据的类别信息，提高了人脸的识别率。