LGR Face recognise

资 源 简 介

LGR Face recognise

详 情 说 明

LGR人脸识别是一种基于局部梯度模式的人脸识别技术。LGR(Local Gradient Pattern)通过分析图像局部区域的梯度方向来提取人脸特征，相比传统方法对光照变化和表情变化具有更好的鲁棒性。

其核心思路是首先对输入人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化和对齐。然后计算每个像素点的梯度幅值和方向，将梯度方向量化为若干离散方向。接下来在局部邻域内构建梯度方向模式直方图，形成所谓的LGR特征描述符。

相比LBP(Local Binary Pattern)等传统方法，LGR考虑了更多的方向信息，能更好地捕捉人脸的结构特征。在识别阶段，通常采用机器学习分类器如SVM来匹配提取的特征。该方法在受限环境下如证件照比对中效果显著，但对大姿态变化的情况仍存在挑战。