基于直方梯度图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）的人脸识别算法研究及附带MATLAB代码

基于直方梯度图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）的人脸识别算法研究及附带MATLAB代码

人脸识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它在安全监控、人机交互、人脸认证等领域具有广泛的应用。直方梯度图（HOG）是一种常用的特征描述方法，被广泛应用于人脸识别任务中。本文将介绍基于HOG的人脸识别算法原理，并提供相应的MATLAB代码实现。

一、HOG算法原理
HOG算法是一种基于局部图像梯度方向分布的特征描述方法。其基本思想是将图像划分为小的局部区域，计算每个区域内像素的梯度直方图，并将这些直方图串联起来形成一个全局特征向量。下面是HOG算法的主要步骤：

1. 图像预处理：首先对输入图像进行预处理，如归一化、灰度化等操作，以便后续处理。

2. 计算梯度：使用一阶或二阶微分算子对图像进行梯度计算，常用的算子有Sobel算子和Laplacian算子。

3. 划分图像块：将图像划分为小的局部块，每个块内包含若干像素。

4. 计算梯度直方图：对每个图像块内的像素，计算其梯度方向和梯度幅值，并将其投影到梯度方向直方图中。

5. 归一化：对每个图像块的梯度直方图进行归一化处理，以消除光照等因素的影响。

6. 特征向量