本文選題：人臉識別　切入點：韋伯梯度方向直方圖　出處：《計算機工程與應用》2017年15期

【摘要】：針對傳統人臉識別算法在姿態(tài)、表情和光照等變化下而引起識別效果不佳的問題,提出一種韋伯梯度方向直方圖人臉識別算法(HWOG)。利用差動激勵提取圖像的結構和紋理信息,利用HOG算子提取原始圖像的邊緣特征,分塊統計直方圖特征信息,將所有分塊的直方圖串接得到人臉圖像HWOG特征,用最近鄰分類器進行分類。在YALE人臉庫、ORL人臉庫上和CAS-PEAL-R1進行實驗,實驗結果表明所提算法能有效提高識別率,且對光照、表情和姿態(tài)變化有較好的魯棒性。
[Abstract]:In view of the traditional face recognition algorithm in pose, expression and illumination changes caused by the problem of poor recognition, put forward a Weber gradient direction histogram of face recognition algorithm (HWOG). The incentive to extract image texture and structure information using differential, edge feature extraction of the original image using HOG operator, block histogram feature information that will all block histogram series HWOG features of face images, using the nearest neighbor classifier is used for classification. In the YALE face database, ORL face database and CAS-PEAL-R1 experiments, the experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the recognition rate, and the illumination, facial expression and posture change has better robustness.

【作者單位】： 湘潭大學物理與光電工程學院;湘潭大學信息工程學院;
【基金】：湖南省自然科學基金(No.14JJ3077)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1689433