翟永前，乔 建，赵 力*

(1.南京铁道职业技术学院，南京210015;2.东南大学信息科学与工程学院，南京210096)

人脸识别是身份认证最主要的方法之一，是应用数学、模式识别和人工智能的研究热点。本文采用简化的Gabor 小波变换来研究人脸识别算法。Gabor 小波特征具有很强的描述能力，能够描述各种细节结构和模式，Gabor 滤波器可以看作是一个对方向和尺度敏感的有方向性的显微镜［1］。Gabor特征可以在空间域和频率域方面进行最优化选择，Gabor 滤波器的核函数Gabor 函数是通过尺度伸缩和旋转生成的一组复函数系，含有实部和虚部。

由于Gabor 小波特征的提取计算量非常大而且非常的耗费时间，将首先研究Gabor 小波简化相关理论，然后用简化Gabor 小波初步提取特征，将简化Gabor 小波变换和局部二值模式(LBP)相结合，提出了一种使用简化Gabor 提取简化Gabor 小波卷积变换的幅值图谱，然后在对经过简化Gabor 小波变换的幅值图谱提取局部变化模式空间的直方图序列的人脸描述及其识别方法。具体算法过程描述如下:(1)首先将二维Gabor 小波简化，即是将Gabor进行量化。(2)使用人脸检测和眼睛定位算法定位眼睛位置然后将输入图像进行归一化处理。(3)使用简化的Gabor 小波，分别在5 个不同尺度，8 个不同方向上的简化Gabor 小波与归一化的图像进行卷积运算得到归一化图像的简化Gabor 小波幅值图谱。(4)对在不同尺度和不同方向上得到的简化Gabor 小波幅值图谱进行LBP 运算得到简化Gabor小波局部二值模式图谱。(5)将每个简化Gabor 小波局部二值模式图谱分割为互不重叠特定大小的矩形窗口，然后分别计算每个矩形窗口的直方图。……