改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

被引：93

作者：

向征 ^{[1
]}

谭恒良 ^{[2
]}

马争鸣 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东药学院医药信息工程学院

[2] 中山大学信息科学与技术学院

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2012年 / 24卷 / 06期

关键词：

梯度方向直方图; Gabor小波; 局部二值模式; 人脸识别; 识别率;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.

引用

页码：787 / 792

页数：6

共 6 条

[1]

人脸识别中若干关键问题的研究 [D].