1) 2D Gabor wavelet feature
二维Gabor小波特征
1.
This paper analyzes the feature of 3D face recognition,and presents a 3D face recognition algorithm based on 2D Gabor wavelet feature.
该算法采用二维Gabor小波特征精确且稳定地描述人脸特征,重建三维人脸模型并对其进行模板匹配,对匹配后的三维人脸模型进行线性判别分析。
2) Gaborface
Gabor小波特征
1.
This paper introduces a novel face representation method based on two-dimensional Gabor wavelet feature (Gaborface) matrices instead of the conventional transformed one dimensional feature vectors.
提出基于二维Gabor小波特征(Gaborface)矩阵的人脸表征方法,二维Gaborface矩阵有别于常规的一维采样特征矢量方法。
3) 2-D Gabor wavelet
二维Gabor小波
1.
The texture information of iris image with the characteristics of amplitude and phase is extracted by 2-D Gabor wavelet, which can extract the orientation and phase information of image by the greatest extent.
二维连续小波变换具有尺度伸缩、平面位移和旋转能力,被广泛应用于检测图像的局部特性,二维Gabor小波变换属于二维连续小波变换,它非常适合于提取图像细节纹理的特征。
5) independent Gabor feature
独立Gabor小波特征
1.
Based on the theorem of principal component analysis and independent component analysis,an algorithm of human face recognization combined independent Gabor features with face geometric features is proposed.
在主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)等理论基础上,提出一种结合人脸几何特征和独立Gabor小波特征分析的人脸识别方法。
6) 2D Gabor wavelet
二维Gabor小波变换
1.
By extracting the gloable color kansei features in the HSV color space and according to the theory of golden section,a novel approach for describing the most interesting areas color features was proposed,and 2D Gabor wavelet was c.
利用图像的低层特征实现了图像高层情感语义(happy和sad)的分类:通过在HSV颜色空间中提取图像的全局颜色特征,并利用黄金分割原理提取位于视觉中心位置主要区域的局部颜色特征,结合二维Gabor小波变换提取全局图像的纹理特征,实现对自然风景图像进行情感特征提取。
补充资料：波波维奇，П.Р.
苏联航天员。1930年10月 5日生于基辅州乌津镇，1951年参军，1954年从军事航空学校毕业后在空军服役。1960年被选为航天员。1968年毕业于茹科夫斯基空军工程学院。1962年8月12～15日，他驾驶的"东方"4号飞船同"东方" 3号飞船（见"东方"号飞船）一起完成了编队飞行。1974年7月3～19日，他作为"联盟"14号飞船(见"联盟"号飞船)的船长实现了第二次空间飞行。"联盟"14号飞船入轨后两天与1974年 6月25日入轨的"礼炮" 3号航天站（见"礼炮"号航天站）对接成功。这个对接的轨道复合体在太空持续飞行15昼夜。波波维奇获齐奥尔科夫斯基金质奖章、列宁勋章和红旗勋章。他的著作有《航天纪事》(1962)和《黎明起飞》(1974)。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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