为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ

利用gabor滤波器方法提取视网膜血管，在提取之前进行预处理。gabor滤波器参数选择的是3个角度，12个方向-Gabor filter method is utilized to extract the retinal blood vessels, preprocessing before extraction. Gabor filter parameter selection are three angles, 12 direction

提取5个尺度八个方向的Gabor特征，绘制这个gabor特征的模板图-5 scale extraction Gabor features eight directions, rendering this feature templates FIG gabor