【摘 要】
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针对局部遮挡条件下的人脸识别问题,提出一种基于双属性模型的HOG特征人脸识别算法。采用线性回归分类对人脸图像进行重构得到误差图像;通过双属性模型将误差图像的特征向量
【基金项目】
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浙江省科技厅公益项目(2015C34008);杭州市“两化”深度融合的产业发展制度研究项目(20150834M05)
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针对局部遮挡条件下的人脸识别问题,提出一种基于双属性模型的HOG特征人脸识别算法。采用线性回归分类对人脸图像进行重构得到误差图像;通过双属性模型将误差图像的特征向量信息与全局特征信息进行融合,得到双属性特征向量信息。同时,采用HOG算子对目标图像进行均匀分块提取局部的HOG特征信息;通过整体分类器对双属性特征向量和局部分块向量进行加权分类。在AR和Yale-B人脸数据库实验证明该算法对人脸的不同区域、不同程度的遮挡识别具有鲁棒性强、识别率高的特点。
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