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基于相对梯度的人脸识别方法
高洪志 邓琨 姚璐 赵蕴龙
计算机应用
2009, 29 (11):
3037-3039.
在原始相对梯度算子的基础上，提出一种新的相对梯度算子,并将它与二维主成分分析（2DPCA）或者二维Fisher线性判别分析（2DFLD）相结合，形成一种基于改进相对梯度算子的人脸识别算法。在AR库和Yale_B库上的实验表明，基于改进相对梯度算子的人脸识别算法对人脸图像的光照、表情等变化均具有较好的鲁棒性，识别准确率明显高于只用2DPCA或2DFLD进行特征抽取的人脸识别方法，以及基于原始相对梯度算子的人脸识别算法。同时采用三种不同大小的窗口分别进行实验，实验结果证明，当窗口大小为3×3时，识别效果相对最好。
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