文献类型：期刊文章

作　　者：向征[1] 谭恒良[2] 马争鸣[2]

机构地区：[1]广东药学院医药信息工程学院,广州510006 [2]中山大学信息科学与技术学院,广州510006

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》

基　　金：2010年度广东省-教育部产学研结合项目(2010B090400013)

年　　份：2012

卷　　号：24

期　　号：6

起止页码：787-792

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.

关 键 词：梯度方向直方图 GABOR小波 局部二值模式 人脸识别  识别率  

分 类 号：TP391.4]