【摘 要】
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为提高复杂环境下的人脸识别率,该文提出了一种基于方向梯度直方图-奇异值分解(HOG-SVD)的人脸识别方法。首先提取整个人脸图像的HOG特征,通过奇异值分解形成图像的整体HOG-S
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B520039)
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为提高复杂环境下的人脸识别率,该文提出了一种基于方向梯度直方图-奇异值分解(HOG-SVD)的人脸识别方法。首先提取整个人脸图像的HOG特征,通过奇异值分解形成图像的整体HOG-SVD特征。然后将人脸图像分成均匀子块,提取各子块的HOG-SVD特征。之后将整体HOG-SVD特征和局部HOG-SVD特征组合形成最终分类特征。最后通过支持向量机分类器对其分类。在Yale人脸库上的实验表明,该方法对表情、光照、姿态具有鲁棒性,具有较高的识别率。
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