基于HOG与LBP特征的人脸识别方法

• 作者: 刘贵全 孙玉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 梯度方向直方图特征 局部二值模式特征 特征融合 识别率
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 205-208,214
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.09.038

摘要

针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题,基于梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征,提出一种人脸识别方法.通过提取人脸的HOG特征和LBP特征,利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维,给出基于加权的特征融合策略.在环境复杂的人脸数据库上进行实验,结果表明,相比于单一的局部特征,该特征融合方法能提高人脸识别的精度与速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘贵全	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	51	728	11.0	26.0
2	孙玉	安徽职业技术学院信息工程系	13	56	4.0	7.0