基于Gabor特征与卷积神经网络的人体轮廓提取是一种结合传统图像处理技术与深度学习方法的先进人体轮廓检测技术。该技术首先利用Gabor滤波器提取图像的多尺度、多方向纹理特征，能够有效捕捉人体轮廓的边缘和细节信息。随后，通过卷积神经网络（CNN）对Gabor特征进行深层次学习和特征融合，进一步提升轮廓提取的准确性和鲁棒性。这种方法充分发挥了Gabor滤波器在边缘检测方面的优势，同时利用CNN强大的特征学习和分类能力，在复杂背景、光照变化等挑战性场景下仍能实现精确的人体轮廓分割。该技术在视频监控、人机交互、虚拟试衣等领域具有广泛的应用前景。
