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基于HOG与LBP特征的人脸识别方法
摘要：
人脸识别一直是计算机视觉研究的热点之一，本文介绍一种基于HOG（方向梯度直方图）与LBP（局部二值模式）特征的人脸识别方法。该方法通过对人脸图像进行特征提取，将人脸图像转化为特征向量，使用支持向量机（SVM）分类器进行分类，实现人脸识别。实验结果表明，该方法在准确率、鲁棒性等方面均具有较好的性能，可以广泛应用于实际人脸识别场景。
关键词：人脸识别；HOG特征；LBP特征；支持向量机
一、绪论
随着现代社会的发展，人脸识别技术越来越受到人们的关注，已经广泛应用于安防、金融、社交等领域。人脸识别技术主要分为两类：基于特征的方法和基于模型的方法。其中，基于特征的方法是目前应用最广泛的一种方法之一。常见的特征包括颜色、纹理、形状等。本文将介绍一种基于HOG与LBP特征的人脸识别方法。
二、HOG特征
HOG是一种局部特征描述符，主要用于目标检测和识别。HOG特征是由计算图像梯度方向直方图得到的。具体地说，HOG特征将图像分割为小的块，并计算每个块的梯度方向直方图。然后将所有块的直方图串联起来形成特征向量。由于HOG特征对光照、尺度变化等有较好的鲁棒性，因此在人脸识别中也广泛应用。
三、LBP特征
LBP是一种局部纹理特征描述符，与HOG特征相比，具有更好的计算效率。LBP特征是通过将图像划分为小的块，并对每个块执行LBP算法得到的。LBP算法用于描述每个像素点周围的纹理信息。具体地说，对于像素点p周围的8个邻居点，将它们的像素值与p点的像素值比较，将比p点像素值大的邻居点标记为1，否则标记为0，得到一个8位二进制数。按照顺时针顺序排列得到一个8位的二进制链码，将其转化为十进制数作为该像素点的LBP值。将每个块的LBP值排成一个向量，并进行归一化就得到了LBP特征向量。
四、基于HOG与LBP特征的人脸识别方法
将一个人脸图像进行HOG与LBP特征提取，得到两个特征向量，将这两个特征向量串联起来得到一个长向量，代表该人脸图像。使用SVM分类器对这个向量进行分类，判断该人脸图像是否属于目标人物。SVM分类器通过在高维空间中构造一个最优的超平面，将不同类别的样本分离。
五、实验结果分析
本文选择了一组公开的人脸数据库进行实验，其中包括CUHK03、LFW等。实验结果表明，该方法在不同场景下都具有较好的准确率和鲁棒性。
六、结论与展望
本文介绍了一种基于HOG与LBP特征的人脸识别方法，该方法实现了人脸图像的特征提取、向量化和分类，可以广泛应用于实际人脸识别场景。未来，可以进一步探索基于深度学习的人脸识别方法，进一步提升人脸识别的准确率和鲁棒性。