发表于ECCV上的一篇用于人脸识别的算法，Gabor Feature based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dictionary -At ECCV on an algorithm for face recognition, Gabor Feature based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dic

提出一种多尺度方向(multi-scale orientation,简称 MSO)特征描述子用于静态图片中的人体目标检 测.MSO 特征由随机采样的图像方块组成,包含了粗特征集合与精特征集合.其中,粗特征是图像块的方向,而精特征 由 Gabor 小波幅值响应竞争获得.对于两种特征,分别采用贪心算法进行选择,并使用级联 Adaboost 算法及 SVM 训 练检测模型.基于粗特征的 Adaboost 分类器能够保证高的检测速度,而基于精特征的 SVM 分类器则保证了检测精 度.另

參考文獻「Gabor Feature based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dictionary」and matlab code.-「Gabor Feature based Sparse Representation for Face Recognition with Gabor Occlusion Dictionary」and matlab code.