论文研究-面向人脸识别的WPD-HOG金字塔特征提取方法.pdf

人脸识别技术可应用于各监控和安保领域，它涉及特征提取、识别模型等关键技术。其中特征提取方法直接影响识别效果，目前所用的特征提取方法存在特征表达不全面、计算复杂度高等问题。据此，提出一种基于WPD-HOG金字塔的人脸特征提取方法，该方法结合小波包分解（Wavelet Packet Decomposition，WPD）、图像金字塔以及方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradients，HOG）对人脸图像特征进行有效表征，最终将WPD-HOG金字塔特征通过SVM分类器进行分类。通过在ORL人脸库上进行实验，与四种对比方法HOG、HOG金字塔、FWPD-HOG以及FWPD-HOG金字塔进行比较，实验结果表明，WPD-HOG金字塔特征提取方法的识别率要高于对比方法，且在噪声方面具有较好的鲁棒性。