Matlab GUI下基于Gabor+SVM与PCA+SVM的人脸识别比较

Matlab GUI下基于Gabor+SVM与PCA+SVM的人脸识别比较

人脸识别是一种应用广泛的生物识别技术，具有高效性、实时性等优点。目前，基于机器学习的人脸识别方法已经成为研究热点。本文将介绍基于Matlab GUI下的两种常见的人脸识别算法：Gabor+SVM和PCA+SVM，并对它们进行比较。

一、Gabor+SVM算法

Gabor滤波器是一种能够模拟人眼感受到的视觉信息的滤波器。在人脸识别领域，Gabor滤波器常被用作预处理操作，提取图像的纹理信息。SVM（Support Vector Machine）是一种常用的分类器。Gabor+SVM算法的流程如下：

1. 采集人脸图像并进行预处理；
2. 对预处理后的人脸图像进行Gabor滤波器处理，提取纹理特征；
3. 利用SVM将纹理特征进行分类，得到训练模型；
4. 对测试样本进行同样的预处理和Gabor滤波器处理，提取纹理特征；
5. 利用训练好的SVM模型对测试样本进行分类，得到人脸识别结果。

Gabor+SVM算法的优点是能够充分挖掘人脸图像的纹理特征，提高人脸识别的准确率。缺点是提取的纹理特征与人脸的位置、光照等因素有关，不具有很好的鲁棒性。

二、PCA+SVM算法

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的特征降维方法，可以将高维特征数据降到低维空间中。PCA+SVM算法的流程如下：

1. 采集人脸图像并进行预处理；
2. 对预处理后的人脸图像进行PCA处理，降低维数；
3. 利用SVM将PCA处理后的特征进行分类