【摘 要】
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为了解决复杂的光照变化环境对人脸图像的特征提取带来的影响,提出了一种改进边缘方向梯度图的人脸识别算法（E-HOG）。该算法在轮廓边缘直方图约束的基础上,融合方向梯度直方图
【机 构】
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桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室,桂林电子科技大学信息与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61661017,61362021);中国博士后科学基金(2016M602923XB);认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室基金(CRKL160104,CRKL150103,2011KF11);广西自然科学基金(2017GXNSFBA198212,2014GXNSFDA118035,2016GXNSFAA38014);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2016YJC
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为了解决复杂的光照变化环境对人脸图像的特征提取带来的影响,提出了一种改进边缘方向梯度图的人脸识别算法（E-HOG）。该算法在轮廓边缘直方图约束的基础上,融合方向梯度直方图的特征提取方法,通过图像局部梯度方向进行统计,提取图像总特征梯度图,改进了方向梯度图的局限性,最后通过最近邻分类器进行人脸识别。该算法能解决光照变化产生的人脸特征丢失等问题,较好平衡了边缘细节和图像对比度的分布情况。实验结果表明,在光照变化环境下,该算法提取的特征具有较强的鲁棒性,所提取特征的人脸识别率较其他算法有一定的提升。
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