HoG SVm 的人脸识别方法

资 源 简 介

HoG SVm 的人脸识别方法

详 情 说 明

HOG（方向梯度直方图）结合SVM（支持向量机）是一种经典的人脸识别方法。HOG特征能够有效捕捉图像的局部形状和边缘信息，而SVM则是强大的分类器，二者结合在人脸识别任务中表现优异。

HOG特征提取过程首先计算图像中每个像素的梯度方向和大小，然后将图像划分为小的单元格，统计每个单元格内梯度方向的直方图。这些直方图经过归一化处理后形成最终的特征向量，能够很好地描述人脸的结构特征。

SVM分类器则利用这些HOG特征进行训练，通过找到最优的超平面来区分人脸和非人脸。这种方法对于光照变化和一定程度的姿态变化具有较好的鲁棒性。

在实际应用中，HOG+SVM算法实现相对简单，计算效率高，是很多人脸识别系统的首选基础算法。虽然现在深度学习方法的性能更好，但HOG+SVM依然是理解传统计算机视觉方法的一个很好切入点。