gabor特征

本文探讨了Gabor变换作为图像处理技术的核心作用,重点介绍了如何将其应用于人脸识别和对象分类。通过分析局部Gabor二进制模式直方图序列(LGBPHS)等方法,展示了Gabor特征在不同场景下的表现。此外,文中还提出了一种结合颜色Gabor、LBP和PHOG的新型描述符GLP,用于对象和场景图像的分类。

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gabor特征


gabor变换实际上加窗的Fourier变换,是将空间域xy转为方向和尺度。

gabor特征是一种大尺度的特征(相对于LBP和Haar特征),即其描述的是某方向,某尺度的图像的纹理特征。


参考文献:

Local Gabor Binary Pattern Histogram Sequence (LGBPHS): A Novel Non-Statistical Model for Face Representation and Recognition

Novel Color Gabor-LBP-PHOG (GLP) Descriptors for Object and Scene Image Classification


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