顶空瓶《自动化技术与应用》2020年第39卷第1期 辨识建模与仿真
Identification Modeling and Simulation
Techniques of Automation &Applications
付智军
（重庆财经职业学院应用设计系，重庆402160）
流化床摘
要：人脸识别是一种典型的计算机图像视觉技术应用。本文以该技术为背景，给出一个基于hog 特征算子来描述目标的人脸识保暖鼠标垫
别系统。该系统提取被检测图像的hog 特征并使用Adaboost 学习算法训练识别分类器，从而对目标特征进行分类判断。通过实验可以发现，使用hog 特征结合分类器的方法对人脸进行识别可以获得较高的检 测率，具有良好的应用价值。
关键词：人脸识别;hog 特征描述子;Adaboost 学习算法；图像视觉；机器学习中图分类号：TP391.41
文献标志码:A
文章编号:1003-7241(2020)01-0117-04
Design and Implementation of Face Recognition System
Based on hog Image Feature
FU Zhi -jun
(Department of Applied Design,Chongqing University of Finance and Economics,Chongqing 402160China )
Abstract:Face recognition is a typical application of computer vision technology.This paper presents a face recognition system
based on hog feature operator to describe the target.The system extracts the hog feature of the dete
cted image and trains the recognition classifier using the Adaboost learning algorithm to classify and judge the target features.Through experi-ments,it can be found that the method of combining hog features with classifier can get a higher detection rate and has a good application value.
Key words:face recognition;hog feature descriptor;Adaboost learning algorithm;image vision;machine learning
收稿日期:2019-05-05节能
1引言节能炉子
随着计算机应用技术的发展，越来越多的图像视觉与人工智能技术相结合，被广泛应用到多个领域，如车辆检测[1]，车牌识别[2]，行人检测[3]，人脸识别[4]等，为人们的生产生活提供了很大方便。人脸识别技术是计算机图像视觉领域的一种典型应用，可以应用到授权管理，身份检测，摄影拍照等多个方面，具有极高的应用价值和广阔的前景，因而被广泛地研究。本文以人脸识别为背景，给出一种基于hog 图像描述子[5]来描述目标特征的人脸识别系统，该系统提取目标的hog 特征并使用Adaboost 机器学习算法[6]训练得到的分类器来对所提取的特征进行分类判断。通过相关实验可以看出本文所给出的特征结合分类器的人脸识别策略具有较高的识别检测率，效果显著。
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2hog 特征描述子
hog （Histogram of Oriented Gradient,hog）特征，即方向梯度直方图特征是一种非常有效的图像特征描述子，被广泛应用到各种检测识别场景中，特别是在行人检测中被广泛应用。该算法通过计算局部图像的梯度并统计其方向梯度直方图来描述图像特征，对特定目标的边缘纹理信息能够有较好的描述。本文设计的系统将使用hog 特征作为被检测人脸的特征描述子。下面首先给出提取hog 特征的大致流程，然后再给出几个关键步骤的具体介绍。
3提取hog 图像特征大致流程
1)由于hog 特征计算量较大，因而首先需要将图像进行灰度化处理；
2)使用Gamma 校正法[7]对图像的颜空间进行归一化处理，降低光照、阴影及噪声等因素对图像特征的干扰；
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