摘要：为了解决复杂的光照变化环境对人脸图像的特征提取带来的影响,提出了一种改进边缘方向梯度图的人脸识别算法（E-HOG）。该算法在轮廓边缘直方图约束的基础上,融合方向梯度直方图的特征提取方法,通过图像局部梯度方向进行统计,提取图像总特征梯度图,改进了方向梯度图的局限性,最后通过最近邻分类器进行人脸识别。该算法能解决光照变化产生的人脸特征丢失等问题,较好平衡了边缘细节和图像对比度的分布情况。实验结果表明,在光照变化环境下,该算法提取的特征具有较强的鲁棒性,所提取特征的人脸识别率较其他算法有一定的提升。

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