基于Fisher的Gabor特征提取方法

提出在Gabor  滤波理论的基础上，结合Fisher  线性判别方法，对手写数字图像的所有特征点寻找局部最优滤波频率和滤波方向，从而提取最优Gabor  特征的方法。对MNIST  手写体数据库的识别实验表明，该方法在小样本情况下明显优于直接Gabor  特征提取。关键词：Gabor  滤波；Fisher  线性判别；手写数字识别；特征提取；LIBSVMExtract  Gabor  Features  Based  on  Fisher’s  Discriminant  ZHOU  hui-can1,  LIU  qiong1，WANG  yao-nan2  (1.Hunan  University  of  Art  and  Science,  Department  of  Computer  Science,  Changde  Hunan  415000，China；  2.Hunan  University,  College  of  Electrical  and  Information  Engineering,  Changsha  Hunan  410082，China)  Abstract：A  method  for  extracting  optimal  Gabor  features  is  presented  in  this  paper,  witch  bases  on  the  theory  of  Gabor  filters  and  combines  the  Fisher’s  linear  discriminant.  In  an  image  of  handwritten  numeral,  the  above-mentioned  method  tries  to  find  the  local  optimal  frequencies  and  orientations  for  filtering  at  all  of  the  feature  points.  An  experiment  of  handwritten  numeral  recognition  to  MNIST  database  indicates  that  the  method  has  an  advantage  of  directly  extracting  Gabor  features  conditions  of  small  sample  obviously.Key  words：Gabor  filters；Fisher’s  linear  discriminant；Handwritten  numeral  recognition；Features  extracting；LIBSVM