摘要： Gabor特征：通过Gabor变换获取的特征。Gabor变换：是在20世纪40年代有Gabor提出的一种利用高斯函数作为窗口函数的加窗傅里叶变换。Gabor变换可以有效的获取空间和方向等视觉信息，使得原始图像灰度变化得意变大，进而模拟出大脑皮层中简单细胞感受野的轮廓。这样人脸的一些关键区域的局部特征将被强化从而有利于人脸图像的分类。正因如此，Gabor变换在人脸识别中广受关注。 属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。 Gabor变换的本质实际上还是对二维图像求卷积。因此二维卷积运算的效率就直接决定了Gabor变换的效率。 Gabor变换只能算作传统傅里 阅读全文

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