基于正交梯度差局部方向模式的人脸识别算法

针对差值局部方向模式(DLDP)识别效果不理想的问题, 提出一种基于正交梯度差局部方向模式(OGDLDP)的人脸识别方法。分别将3 pixel×3 pixel和5 pixel×5 pixel领域的像素灰度值与两组不同的8个Kirsch算子卷积, 将两组边缘响应值按照对应编号相互作差并取绝对值, 得到8个水平和垂直方向的边缘响应差值; 若将3 pixel×3 pixel领域得到的近邻边缘响应值, 按逆时针方向前后作差并取绝对值, 同样会得到8个水平和垂直方向的边缘响应差值。取两组边缘响应差值的最大值对应的方向下标, 组成一个二位八进制数, 形成OGDLDP码。在YALE和AR人脸库进行实验的结果表明: 所提算法提高了识别率, 且对光照、表情和遮挡变化有较好的稳健性。