基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法

发布时间：2018-03-31 06:00

本文选题：人脸识别　切入点：韦伯梯度方向直方图　出处：《计算机工程与应用》2017年15期

【摘要】：针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法(HWOG)。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息,将所有分块的直方图串接得到人脸图像HWOG特征,用最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1进行实验,实验结果表明所提算法能有效提高识别率,且对光照、表情和姿态变化有较好的鲁棒性。
[Abstract]:In view of the traditional face recognition algorithm in pose, expression and illumination changes caused by the problem of poor recognition, put forward a Weber gradient direction histogram of face recognition algorithm (HWOG). The incentive to extract image texture and structure information using differential, edge feature extraction of the original image using HOG operator, block histogram feature information that will all block histogram series HWOG features of face images, using the nearest neighbor classifier is used for classification. In the YALE face database, ORL face database and CAS-PEAL-R1 experiments, the experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the recognition rate, and the illumination, facial expression and posture change has better robustness.

【作者单位】：湘潭大学物理与光电工程学院;湘潭大学信息工程学院;
【基金】：湖南省自然科学基金(No.14JJ3077)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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