基于分块Gabor结合梯度直方图的人脸识别特征提取算法研究

"分块Gabor结合梯度直方图的特征提取算法" 该论文提出了一种基于分块Gabor的梯度直方图特征提取算法，以解决单一HOG特征提取方式会丢失图像局部特征的问题。该算法首先将待识别的人脸图像通过Gabor特征提取方法得到图不同尺度和方向的图像Gabor特征，然后对Gabor特征按照尺度和方向两方面进行融合，之后再对融合后的Gabor特征进行分块，最后对分块后的图像特征再进行HOG特征提取，对提取到的HOG特征进行PCA降维，得到新的H-G特征。 该算法的关键步骤包括： 1. 图像预处理：对图像进行resize、normalize和数据增强等操作，以提高图像质量和降低噪声影响。 2. Gabor特征提取：使用Gabor滤镜对图像进行特征提取，得到不同尺度和方向的图像Gabor特征。 3. 特征融合：对Gabor特征按照尺度和方向两方面进行融合，以获取更多的图像信息。 4. 分块处理：对融合后的Gabor特征进行分块，以获取局部图像特征。 5. HOG特征提取：对分块后的图像特征进行HOG特征提取，以获取图像的方向梯度信息。 6. PCA降维：对提取到的HOG特征进行PCA降维，以减少特征维度和提高识别效率。 实验结果表明，该算法相较于其他传统单一的特征提取识别方法具有更高的识别精度和准确度，并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性。 该算法的优点包括： 1. 能够捕捉图像局部特征，以提高人脸识别的准确度和鲁棒性。 2. 能够抵御光照、姿态表情等干扰因素的影响，以提高人脸识别的稳定性。 3. 能够降低特征维度，以提高人脸识别的效率和速度。 该算法的缺点包括： 1. 需要大量的计算资源和存储空间，以进行图像处理和特征提取。 2. 需要大量的数据集和实验，以调整算法参数和提高识别准确度。 该算法是一种高效、鲁棒的特征提取算法，对人脸识别等图像识别任务具有重要的应用价值。