基于HOG—AP的人脸图像识别算法

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针对仿射传播(AP)算法存在缺乏判定最优聚类结果的指标以及收敛性能不够好等问题,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)的AP改进算法。首先提取图像的HOG特征向量,然后引入收缩因子加速仿射传播算法的收敛过程,最后将有效性指标嵌入算法的迭代过程,监督并引导算法向着最好聚类质量的方向运行。对人脸图像进行实验,实验结果表明,基于HOG的AP改进算法可以得到更接近正确类数的结果,提高了FM值,降低了错误率。
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