基于梯度模板匹配的眉毛识别方法

针对基于快速傅里叶变换的眉毛识别方法 (FFTER)识别速度较慢的问题,设计了一种新的基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 (GTMER).该方法识别速度更快,更能够适合于实时应用.首先,利用图像梯度特征,快速匹配出纯眉毛模板的最相似区域;然后,通过小范围内的精准调整,得到一个准确的匹配位置;最后,利用傅里叶频谱距离,将待处理眉毛图像识别出来.实验表明:GTMER的识别速度最高比FFTER提升约38%,同时在BJUTED眉毛数据库上的识别正确率也达到98.12%.