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摘要:
人脸识别中特征提取是人脸识别过程中的主要步骤之一,特征提取效果极大地影响着识别的精度.在目前的大多数人脸识别方法中,仅仅提取、利用了面部区域的局部特征.为提高人脸识别精度,本文提出了一种新的人脸识别方案(GF-LF),该方案先在Gabor滤波器的输出结果基础上应用Zernike矩,得到一种新的全局特征描述符,再利用方向梯度直方图(HOG)获取局部特征,最后将全局特征与局部有效特征相结合构成人脸识别的最终特征.在ORL和Yale人脸识别数据库上测试表明,该方法的人脸识别率达到96%,优于目前大多数的人脸识别方法.
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文献信息
篇名 基于Gabor和HOG的新型人脸识别算法
来源期刊 西南师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 人脸识别 Gobor滤波 方向梯度直方图 Zernike矩
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 96-104
页数 9页 分类号 TN401
字数 6396字 语种 中文
DOI 10.13718/j.cnki.xsxb.2017.12.017
五维指标
作者信息
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1 嵇新浩 华东师范大学教育专业学位管理中心 26 88 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
Gobor滤波
方向梯度直方图
Zernike矩
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南师范大学学报(自然科学版)
月刊
1000-5471
50-1045/N
大6开
重庆市北碚区天生路2号
78-22
1957
chi
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