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1. 基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

杨恢先蔡勇勇翟云龙李球球奉俊鹏

计算机应用 2014, 34 (2): 546-549.

摘要（488）

PDF （590KB）（486）

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题，提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取，然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量，最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试，实验结果表明所提方法简单有效，性能优于原始的梯度脸算法，且对单样本人脸描述具有更好的效果。

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2. 基于非下采样contourlet梯度方向直方图的人脸识别

奉俊鹏杨恢先蔡勇勇翟云龙李球球

计算机应用 2014, 34 (1): 158-161. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0158

摘要（603）

PDF （748KB）（563）

针对人脸识别系统准确度不高的问题,提出一种基于非下采样Contourlet梯度方向直方图(HNOG)的人脸识别算法。先对人脸图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将变换后的各系数矩阵进行分块,再计算各分块的梯度方向直方图(HOG),将所有分块的直方图串接得到人脸图像HNOG特征,最后用多通道最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,人脸的HNOG特征有很强的辨别能力,特征维数较小,且对光照、表情、姿态的变化具有较好的鲁棒性。