改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

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.

HOG在人脸识别中的性能研究

介绍梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法,设计基于脸部识别技术人脸库的HOG人脸识别实验,以测试不同HOG参数对人脸识别的影响,从而进行最优参数设置。实验结果表明,HOG特征在行人检测和人脸识别上对梯度方向空间和区间的选择是一致的,不同分块模式对人脸识别的影响与行人检测不同,HOG特征描述子用较少的特征维数就能有效地表达人脸,采用块内标准化方式后,识别性能有大幅度提升。

基于ARM嵌入式局域网视频监控系统的设计与实现

设计了一种基于S3C2410X的ARM9+linux系统组成的远程嵌入式视频监控系统,该系统通过局域网实现对现场情景的监控,首先介绍了ARM处理器的基本结构、性能等情况;然后重点论述了远程监控系统的信息传输方案,就监控软硬件的开发做了简要描述。结果表明,该系统达到设计要求,为应用ARM技术实现远程监控及视频网络传输提供了解决方案。