GLDM的人脸识别

资 源 简 介

GLDM的人脸识别

详 情 说 明

GLDM（Gradient Local Directional Mask）是一种基于梯度局部方向掩模的特征编码方法，在人脸识别领域展现出较强的竞争力。其核心思想是通过分析图像局部区域的梯度方向分布，提取具有判别性的纹理特征。

与传统LDM（Local Directional Mask）相比，GLDM进行了两处关键改进：首先，它引入梯度幅值加权机制，使重要梯度方向对特征编码的贡献更突出；其次，优化了方向量化策略，在保持计算效率的同时增强了特征区分度。这种改进使得算法对光照变化和微小表情差异具有更好的鲁棒性。

在实现流程上，系统会先对输入人脸图像进行预处理，然后计算每个像素点的梯度方向和幅值。接着通过GLDM算子将梯度信息转化为二进制编码模式，最终生成紧凑的特征描述符。该特征可与支持向量机或深度学习分类器配合使用，实现高效的人脸匹配。

值得注意的是，GLDM的运算复杂度与LDM处于同一量级，这使得它非常适合部署在资源受限的嵌入式设备上。当前实验数据表明，其在FRGC和LFW等标准测试集上的识别准确率比传统LDM提升约3-5个百分点。