HOG多特征融合与随机森林人脸识别方法

"这篇文章介绍了一种基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别方法，旨在解决复杂环境下人脸识别率低的问题。通过HOG特征描述子提取人脸特征，并结合2DPCA和LDA进行降维与特征融合，最后利用随机森林进行分类。实验表明该方法具有良好的光照鲁棒性和高识别率。" 文章详细介绍了一个人脸识别技术，该技术针对传统人脸识别在复杂环境下的低识别率问题，提出了一种结合HOG（Histogram of Oriented Gradients，梯度直方图）特征、多特征融合和随机森林分类器的解决方案。HOG特征是一种广泛用于物体检测和识别的局部特征描述符，它能有效地捕捉图像中的边缘和形状信息。 首先，该方法使用HOG特征描述子对人脸图像进行特征提取。整个过程分为两步：全局特征提取和局部特征提取。全局特征是在整个脸部图像上以网格形式采样窗口进行提取，以获取人脸的整体信息。同时，将人脸图像划分为多个均匀子块，特别是那些包含关键面部特征的部分，如眼睛、鼻子和嘴巴，提取这些子块的局部HOG特征，以捕获更细腻的局部信息。 接下来，为了降低特征维度并减少计算复杂性，采用二维主成分分析（2DPCA）和线性判别分析（LDA）。2DPCA是一种扩展的PCA方法，用于处理二维数据，可以有效地压缩图像特征。LDA则是一种统计分析方法，用于寻找最佳分类边界，这里用于将特征转换到一个线性可分的空间中。这两个步骤结合，可以实现特征的降维和融合，形成最终的分类特征向量。 最后，通过随机森林分类器对融合后的特征进行分类。随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，可以提供高精度和良好的抗过拟合能力。在实验部分，该方法在FERET、CAS-PEAL-R1以及真实场景人脸库上进行了验证，结果显示该方法对于光照变化具有鲁棒性，并且实现了较高的识别率和快速的识别速度。 关键词：人脸识别、HOG特征、2DPCA、LDA和随机森林，分别代表了本文的核心技术和方法。中图法分类号表明这属于计算机科学领域的图像处理和模式识别问题。文献标识码A表明这是一篇原创性的学术论文。作者郭金鑫和陈玮分别在嵌入式系统、模式识别和计算机控制技术方面有所研究，他们的工作为该人脸识别技术提供了理论支持和实践基础。