改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

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

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：2010年度广东省-教育部产学研结合项目2010B090400013

在线出版日期：2012-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：787-792