基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法(HWOG)。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息,将所有分块的直方图串接得到人脸图像HWOG特征,用最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1进行实验,实验结果表明所提算法能有效提高识别率,且对光照、表情和姿态变化有较好的鲁棒性。

基于多方向韦伯梯度直方图的人脸识别

针对目前基于韦伯特征的人脸识别算法没有充分利用方向信息且提取信息不充分的问题,提出一种多方向韦伯梯度直方图的人脸识别方法。在原始差分激励的基础上增加邻域像素梯度,提取改进的差分激励和韦伯梯度特征;将改进的差分激励与韦伯方向进行量化并分块提取二维直方图,进而转化为一维直方图特征,将韦伯梯度分块后沿韦伯方向累积提取直方图特征;连接两个特征形成组合特征,并利用最近邻分类器分类。通过在不同人脸库的实验可看出,所提算法具有良好的识别效果,且对光照、表情和部分遮挡变化有较好的稳健性。