【摘 要】
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现有的大多数特征提取算法在提取人脸特征时，容易受到光照等外界因素的影响，从而导致后期人脸识别率下降。而方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）具有较强的光照
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现有的大多数特征提取算法在提取人脸特征时，容易受到光照等外界因素的影响，从而导致后期人脸识别率下降。而方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）具有较强的光照鲁棒性，能够很好地减少由光照带来的干扰，但传统HOG在计算梯度幅值和方向时只计算水平和垂直方向上4个像素点对中间像素的影响，当外界环境变化时不能保证稳定性，因此提出一种基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法。该算法在计算梯度幅值和方向时考虑水平、垂直以及对角线上8个像素点对中间像素的影响，由于增加计
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