融合遮挡检测与HOG特征协作表示的鲁棒人脸识别

稀疏表示分类算法在人脸识别中表现出较好性能,但其对面部遮挡的鲁棒性较差,在特征提取时未利用面部鲁棒特征且实时性差。针对以上问题,本文提出了融合遮挡检测与HOG特征协作表示的人脸识别方法。首先,设计了一种基于HOG特征和支持向量机的遮挡检测方法,根据常见遮挡的分布将人脸分块,在子块上检测遮挡。然后,结合遮挡检测结果,仅提取非遮挡部分的HOG特征并利用协作表示方法进行分类。测试结果表明:对AR人脸库中遮挡图像的平均识别率为95.2%,对AR、Yale人脸库中发生光照和表情变化人脸的识别率分别为97.3%和98.6%,且运算速度比稀疏表示方法提升了约293倍。与基于稀疏表示的分类方法相比,该方法的鲁棒性和实时性都有明显提升。