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Gabor变换作为信号处理与图像分析中的重要工具，以其独特的时频局部化特性，在模式识别、纹理分析及生物医学成像等领域展现出卓越性能。掌握Gabor技术不仅能够提升工程师在复杂信号解析方面的能力，还能促进创新解决方案的开发。本页面汇集了57个精选资源，涵盖理论教程到实际案例研究，是电子工程师深入学习Gabor变换及其应用的理想平台。探索更多，开启您的专业成长之旅！

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为了使计算机能更好的识别人脸表情，对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理，包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化，然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征，使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中，利...

📅 👤 小眼睛LSL
Gabor 人脸 特征提取

针对人脸识别中的特征提取问题，提出一种新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波变换良好的提取区分能力和LDA所具有的判别性优势来进行特征提取。首先利用Gabor小波变换来提取人脸特征。然后对得到的高维特征采用PCA进行初次降维，再利用LDA实现再次降维，得到最终的特征向量。在ORL和YA...

📅 👤 alex wang
Gabor 特征提取 人脸识别 中的应用

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