【摘 要】
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针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61462082,61866037)
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针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特征;其次进行离散余弦变换(DCT),有效滤除高频分量;然后利用离散余弦逆变换(IDCT)重建人脸图像,降低其维数;最后通过梯度方向直方图(HOG)算子提取人脸图像固有特征,并利用最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,该算法在不同特征维数下的Yale B人脸数据库中识别率高达95%以及课题组自建的维吾尔族人脸数据库中其识别率高达98.5%,优于其他传统算法,具有很强的鲁棒性和实时性。
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