目前,人脸识别依然是计算机视觉、模式识别和机器学习领域的一个研究热点,并且是最富有挑战性的课题之一。尽管目前人脸识别算法理论上和实际应用都取得了长足的成果,但在处理复杂环境下的人脸识别,如姿态变化、表情、光照等仍然具有相当大的难度,所以人脸识别无论在理论还是应用上都有着重要的研究和应用前景。
近年来基于局部特征提取的人脸表征方法因其对光照、表情、姿态等都有着相当好的鲁棒性,在人脸识别当中被广泛应用。同时目前很多研究指出全局特征和局部特征在人脸识别中都有着非常重要的地位。随着梯度方向直方图(Histograms of Oriented Gradients,HOG)在目标检测中广泛的应用和优异的性能,目前已经有一些论文将HOG用于人脸识别上并取得了良好效果。本文采用HOG用于人脸表征,具体研究了其在人脸识别上的特性,并提出了新的改进方法。
论文的主要工作和贡献如下:
(1)针对基于网格提取HOG特征的人脸识别方法,首次详细分析了不同参数设置对人脸识别性能的影响。并比较了其与Gabor小波和LBP两种主流人脸局部特征表示方法的优劣。实验表明,在调优的HOG参数下,较少维数的HOG特征比LBP...
【英文摘要】
At present, face recognition is still a hot spot of research in the field of computer vision,pattern recognition and machine learning, and is one of the most challenging tasks. Despite the current face recognition has made great progress in its algorithms and practical applications, but there are still considerable difficulties under complex environment, such as pose, expression, illumination. So face recognition both in theory and practical application still have great prospects to be achieved.
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