信息熵加权的HOG特征提取算法研究

摘要：

针对人脸图像中不同部位所含的信息熵不同,对识别的影响程度不同等因素,提出了一种信息熵加权的HOG特征提取方法.该算法将待识别的人脸图像进行分块,对分块后的图像进行HOG特征提取,计算每块图像所含的信息熵作为权重系数加到各个分块中形成新的HOG特征,通过PCA算法对特征进行降维,得到信息熵加权的HOG特征.通过在ORL和YALE实验结果表明,该算法相较于其他传统识别方法具有更高的识别精度和准确度,并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性.

关键词：人脸识别、特征提取、信息熵、梯度直方图(HOG)、主成分分析(PCA)

所属期刊栏目：56

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;黑龙江省自然科学基金

在线出版日期：2020-03-31（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：147-152