基于HOG-多尺度LBP特征的人脸性别识别

• 作者: 刘蕾 江志东 闫敬文
• 来源期刊: 扬州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸性别识别 方向梯度直方图 多尺度局部二值模式 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19411/j.1007-824x.2016.03.014

摘要

针对人脸性别识别中单一特征描述子对人脸信息表达的不足,提出一种方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和多尺度局部二值模式(local binary patterns,LBP)多特征融合的人脸性别识别算法.首先,对输入图像进行裁剪和缩放得到多个分辨率的人脸图像,再分别提取LBP统计直方图并合成一个特征向量;然后,提取目标图像头肩模型的HOG特征得到HOG特征向量;最后,将LBP特征向量与HOG特征向量合成一个新的特征向量,应用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练.在自建的人脸库中采用10折交叉法测试该算法的准确性,准确率可达93.0％,结果表明该算法对人脸性别识别的准确率优于其他单一的特征提取算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘蕾		7	48	3.0	6.0
2	闫敬文		33	404	10.0	19.0
3	江志东		1	0	0.0	0.0