openCV Gabor变换

人脸识别技术是模式识别与人工智能的研究热点之一。在生物特征识别中，人脸识别占有极为重要的地位。它在访问控制、司法应用、电子商务和视频监控等领域都有广泛的应用。人脸特征提取是人脸识别过程的核心，特征提取

提出了一种可以解决小样本问题的人脸识别新算法。算法首先把人脸图像经过Gabor小波变换后得到的每个输出图像都看成是独立的样本，从而大大增加了每一类人脸样本的样本数。然后采用双方向PCA算法来提取人脸特

在敦煌壁画修复过程中,初始字典的随机选取易陷入局部最优,仅以颜色欧氏距离作为图像块分组标准会导致图像修复后易出现结构模糊和线条不连续等问题。针对以上问题,提出了一种基于Gabor变换和组稀疏表示的敦煌

实值离散多窗Gabor变换窗函数求解快速算法

Log-Gabor-Filter:对数-Gabor过滤器

ASM提取后，进过Gabor变换后生成的特征图像。

log gabor的简单demo 可以展示整个log gabor滤波器的形状和整体的 以及不同参数对波形的影响

gabor滤波器对于处理图像前去噪声有着独特的效果。我们可以用gabor滤波器来进行全局和局部的检测与处理。

对一幅图像提取gabor特征，以便于进行识别，主要针对人脸图像

该PPT为多媒体安全技术课程中gabor特征综述，有综述和纹理特征提取实验。