【摘 要】
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为了提取人脸的全局和局部特征,以实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)金字塔人脸识别方法.该方法通过多尺度分析、HOG特征谱提取来构建人脸
【机 构】
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杭州电子科技大学认知与智能计算研究所,中国计量学院,大连理工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(61300084);浙江省自然科学基金资助项目(LQ14F020012);杭州电子科技大学科研启动基金资助项目(KYS055613014)
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为了提取人脸的全局和局部特征,以实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)金字塔人脸识别方法.该方法通过多尺度分析、HOG特征谱提取来构建人脸图像的HOG金字塔,对HOG金字塔各层特征谱划分为非重叠小块来构建统计直方图,并将各层的统计直方图连接起形成特征向量来实现整个人脸的特征表达,计算不同序列特征的相似度并采用最近邻分类器来进行人脸识别.在光照和时间环境等复杂变化的人脸识别技术(FERET)库中进行人脸识别实验,结果表明:该方法具有较强的人脸特征鉴别能力,方法的鲁棒性也较好.
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