基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

• 作者: 刘倩 周成富 彭思江 戴厚平
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 图像预处理 方向梯度直方图 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13438/j.cnki.jdzk.2018.05.006

摘要

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图(HOG)、主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91％.实验结果验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴厚平	吉首大学数学与统计学院	18	65	5.0	7.0
2	彭思江	吉首大学数学与统计学院	3	11	2.0	3.0
3	周成富	吉首大学数学与统计学院	2	6	1.0	2.0
4	刘倩	吉首大学数学与统计学院	1	5	1.0	1.0