基于改进边缘方向梯度图的人脸识别算法

摘要：

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.

关键词：光照变化、特征融合、边缘轮廓、方向梯度直方图

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：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2016YJCXB02;广西科技创新能力与条件建设计划桂科能1598025-21;桂林科技开发项目20150103-6

在线出版日期：2019-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：285-289