基于特征提取的人臉識別算法研究的開題報告

基于特征提取的人臉識別算法研究的開題報告一、研究背景人臉識別技術是一種基于圖像處理和模式識別的技術，通過對人臉圖像的特征提取和匹配，實現(xiàn)對人臉身份的識別。隨著計算機技術的不斷發(fā)展和應用場景的不斷拓展，人臉識別技術在安全監(jiān)控、身份驗證、社交網(wǎng)絡等領域中得到了廣泛的應用。目前，人臉識別技術主要分為兩種方法：基于特征提取的人臉識別和基于深度學習的人臉識別。基于特征提取的人臉識別方法通過對人臉圖像的特征提取和匹配實現(xiàn)識別，該方法具有高效、可解釋性強和計算資源需求低等特點，是一種比較實用的人臉識別方法。二、研究意義人臉識別技術在生活中的應用越來越廣泛，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)+,社交網(wǎng)絡等領域中得到了廣泛的應用。因此，開展基于特征提取的人臉識別算法的研究具有重要的應用價值。三、研究內(nèi)容1.人臉圖像預處理：包括圖像采集與處理，數(shù)據(jù)增廣與拓展，降噪與去除影響等方面的工作。2.特征提?。夯谔卣魈崛〉娜四樧R別模型，選擇經(jīng)典的視覺單元（如HOG，LBP等）和學習方式。3.特征匹配：實現(xiàn)特征對齊與匹配，選擇經(jīng)典的匹配方式，如歐氏距離，余弦相似度等。4.系統(tǒng)實現(xiàn)與性能測試：設計實驗并對其性能進行評估，揭示人臉識別模型的性能特點。四、預期成果本研究將提出基于特征提取的人臉識別算法，并在公共數(shù)據(jù)集上進行性能測試與對比分析，最終設計并構建出完整的人臉識別系統(tǒng)，并得出具體性能指標，提高實際應用價值。五、研究方法本研究采用文獻調(diào)研和實驗研究相結合的方法，對現(xiàn)有的人臉識別算法進行梳理和總結，針對該算法的不足之處進行改進和優(yōu)化，并通過實驗驗證改進后算法的性能。六、可行性分析本研究中的基于特征提取的人臉識別方法已經(jīng)被廣泛應用，并有很多相關研究成果。本研究選取經(jīng)典的視覺單元和學習方式設計算法，同時進行實驗驗證，具有可行性。七、研究計劃安排1.前期調(diào)研：對基于特征提取的人臉識別技術進行梳理和總結，確定研究方向和內(nèi)容。2.算法設計：設計基于特征提取的人臉識別算法，并進行理論分析。3.算法實現(xiàn)：采用Python等編程語言實現(xiàn)算法，進行自主數(shù)據(jù)集的實驗驗證。4.性能評估：在公共數(shù)據(jù)集上進行性能測試和對比分析，并提出改進方案。5.論文撰寫：編寫學位論文，總結和提出工作基礎，顯著性成果和需要改進部分。八、參考文獻[1]X.Beng,J.Wright,A.ChanandY.Yang,“Asparserepresentation-basedapproachtofacerecognitionfromsurveillancevideos,”IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,vol.22,no.10,pp.1465-1475,2012.[2]J.Yang,S.Xie,Q.LianandW.Xu,“Multi-featureandmulti-kernelmetriclearningforfacerecognitionusingensemblelearningapproach,”PatternRecognition,vol.66,pp.177-187,2017.[3]H.He,Y.Wang,G.JiandW.Li,“Aresearchofrobustnessandaccuracyofdimensionalityreductionalgorithmsforfacerecognition,”MultimediaToolsandApplications,vol.76,no.1,pp.1199-1219,2016.[4]J.Wang,Z.Lu,Z.WeiandX.Li,“Facerecognitionusingtangentspacenormalisationandnearestfeaturelinemetric,”IETComputerVision,vol.11,no.5,pp.353-361,2017.[5]L.Deng,J.Lu,Y.Wen,andJ.Guo,“Tripletlearningwithgraphicalmodelsforfaceanti-spoofing,”inPro