分块Gabor结合梯度直方图的特征提取算法

摘要 针对单一HOG特征提取方式会丢失图像局部特征的问题,本文提出了一种基于分块Gabor的梯度直方图特征提取算法.该方法首先将待识别的人脸图像通过Gabor特 征提取方法得到图不同尺度和方向的图像Gabor特征,然后对Gabor特征按照尺度和方向两方面进行融合,之后再对融合后的Gabor特征进行分块,最后对分块后的图像特征再进行HOG特征提取,对提取到的HOG特征进行PCA降维,得到新的H-G特征.实验结果表明,该算法相较于其他传统单一的特征提取识别方法具有更高的识别精度和准确度,并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性