【摘 要】
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针对人脸图像中不同部位所含的信息熵不同,对识别的影响程度不同等因素,提出了一种信息熵加权的HOG特征提取方法。该算法将待识别的人脸图像进行分块,对分块后的图像进行HOG
【机 构】
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哈尔滨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（No.61501147）;黑龙江省自然科学基金（No.F2015040）
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针对人脸图像中不同部位所含的信息熵不同,对识别的影响程度不同等因素,提出了一种信息熵加权的HOG特征提取方法。该算法将待识别的人脸图像进行分块,对分块后的图像进行HOG特征提取,计算每块图像所含的信息熵作为权重系数加到各个分块中形成新的HOG特征,通过PCA算法对特征进行降维,得到信息熵加权的HOG特征。通过在ORL和YALE实验结果表明,该算法相较于其他传统识别方法具有更高的识别精度和准确度,并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性。
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