【摘 要】
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为了减小高维特征算子的计算复杂度、提高识别算法的准确率,提出一种基于GLOH（Gradient Location and OrientationHistogram）算子的人脸识别算法。首先将人脸图像划分为4个独立
【机 构】
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内蒙古农业大学计算机与信息工程学院,内蒙古大学电子信息工程学院
【基金项目】
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内蒙古农业大学基础学科基金项目(JCYJ201201);内蒙古农业大学创新团队项目(NDPYTD210-9)
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为了减小高维特征算子的计算复杂度、提高识别算法的准确率,提出一种基于GLOH（Gradient Location and OrientationHistogram）算子的人脸识别算法。首先将人脸图像划分为4个独立的子区域并对提取的特征点进行聚类。为了更有效地描述人脸特征以及特征匹配,为不同的区域赋予不同的权重值,并采取整体结合局部聚类子区域的方法进行人脸识别。通过在ORL人脸图像库上的实验,验证了算法的有效性,特别是在不同表情、不同姿态等干扰因素的条件下,表现出了较好的稳定性和鲁棒性。
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