【摘 要】
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在人脸识别中，为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性，提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法，将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合，以降低复杂度，提高识别性能。首先，统计每一幅图像的方向梯度直方图（HOG）特征，并对每一幅图像进行归一化处理，削弱人脸图像中的光照影响；其次，对归一化后的图像引入随机矩阵算法，进行多次随机投影，得到每个样本所对应的稀疏系数，利用样本之间的距离
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61803330）； 江苏省自然科学基金项目（BK20201430）；
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在人脸识别中，为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性，提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法，将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合，以降低复杂度，提高识别性能。首先，统计每一幅图像的方向梯度直方图（HOG）特征，并对每一幅图像进行归一化处理，削弱人脸图像中的光照影响；其次，对归一化后的图像引入随机矩阵算法，进行多次随机投影，得到每个样本所对应的稀疏系数，利用样本之间的距离作为稀疏系数的权值；在此基础上，对传统稀疏表示分类器进行改进，样本经随机矩阵多次投影和稀疏表示后会产生多个重构残差，最后利用样本的重构残差和对样本进行识别分类。ORL人脸库和GT人脸数据库上的实验证明该方法对光照等外界物理因素有着很好的鲁棒性。
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