【摘 要】
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针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题，基于梯度方向直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）特征，提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特
【机 构】
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安徽职业技术学院信息工程系,中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61073110);安徽省教育厅重点教研基金资助项目(2012jyxm722)
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针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题，基于梯度方向直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）特征，提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特征，利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维，给出基于加权的特征融合策略。在环境复杂的人脸数据库上进行实验，结果表明，相比于单一的局部特征，该特征融合方法能提高人脸识别的精度与速度。
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