信息熵加权HOG特征提升人脸识别精度

本文主要探讨了"信息熵加权的HOG特征提取算法研究"，这是一项针对人脸识别领域的创新方法。人脸识别作为一种跨学科的技术，已经广泛应用于交通、医药和警务等多个行业，显著提升了工作效率。传统的人脸识别流程包括人脸检测、预处理、特征提取和匹配识别等步骤。 HOG（梯度直方图）特征提取算法由Dalal等人在2005年的CVPR会议上提出，主要用于行人检测，并结合SVM分类器使用。HOG通过统计图像中局部梯度的方向和强度分布，有效地捕捉了目标物体的纹理信息，对于人脸识别至关重要。 然而，人脸图像的不同部位包含的信息熵并不均匀，部分区域对识别的影响可能更大。为此，研究者提出了信息熵加权的HOG特征提取策略。首先，他们将人脸图像划分为多个小块，然后对每个小块进行HOG特征计算。接着，通过对每个小块信息熵的测量，作为权重赋予相应的特征，以此增强特征的区分度。这些权重化的HOG特征经过主成分分析（PCA）进行降维处理，进一步提高算法的效率和性能。 对比传统的识别方法，信息熵加权的HOG特征提取算法在ORL和YALE人脸数据库的实验中展现了更高的识别精度和准确度。它在面对光照变化、姿态和表情等环境干扰时，展现出更好的鲁棒性和有效性。因此，这种算法不仅提升了人脸识别的性能，还提高了其在复杂条件下的可靠性。 关键词：人脸识别、特征提取、信息熵、梯度直方图（HOG）、主成分分析（PCA）。该研究成果发表于《计算机工程与应用》杂志，2020年第56卷第6期，强调了在实际应用中的实用价值和技术创新。