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基于小波变换与KPCA人脸识别技术研究的开题报告
一、选题背景
随着人类社会的快速发展，人脸识别技术得到了广泛的应用。人脸识别技术将图像处理、模式识别、信息安全等技术相结合，可以应用于安防监控、身份认证、智能交通等多个领域。在人脸识别技术中，小波变换和核主成分分析（KPCA）技术都是经典的特征提取和降维算法，也是人脸识别领域研究的热点。
二、研究目的
本文旨在研究基于小波变换与KPCA人脸识别技术，通过对人脸图像进行小波变换和KPCA降维处理，提取有效的人脸特征，提高人脸识别的准确率和效率。
三、研究内容
本文的主要研究内容包括以下几个方面：
1.研究小波变换在人脸识别中的应用，探索不同小波基函数对人脸识别的影响。
2.研究KPCA算法在人脸识别中的应用，对比KPCA与PCA算法的效果差异。
3.将小波变换和KPCA算法相结合，提取人脸的有效特征，构建人脸识别模型。
4.针对人脸识别中的数据量大和计算量大的问题，探索采用并行计算和GPU加速等方法优化算法运行效率。
4.研究意义
本文将探索基于小波变换和KPCA的人脸识别技术，希望能够提高识别率，降低误识率，同时优化算法的计算效率，为人脸识别技术的研究和应用做出贡献。
五、研究方法
本文将采用实验和理论相结合的方法来研究小波变换和KPCA在人脸识别中的应用。在实验部分，将利用公开的人脸数据库（如FERET、Yale、ORL等）进行实验验证，对比不同小波基函数和PCA、KPCA算法在人脸识别中的效果；在理论部分，将对小波变换和KPCA算法的原理进行深入研究和分析，探索如何将两种算法优化并结合使用，提高识别率和效率。
六、进度安排
第一阶段（1-2月）：调研人脸识别技术，并对小波变换和KPCA算法进行深入学习。
第二阶段（3-4月）：搜集公开的人脸数据库，进行人脸识别实验，探索小波变换和KPCA算法在人脸识别中的效果。
第三阶段（5-6月）：对实验数据进行分析和总结，编写实验报告。
第四阶段（7-8月）：对小波变换和KPCA算法的原理进行深入研究和分析，探索如何将两种算法优化并结合使用，提高识别率和效率。
第五阶段（9-10月）：根据研究结果，撰写论文，并进行修改和审稿。
第六阶段（11-12月）：完成论文的排版、提交和答辩准备。
七、预期成果
1.对小波变换和KPCA算法在人脸识别中的应用进行了深入研究，探索了两种算法的优缺点和相互结合的方式。
2.实验验证结果表明，将小波变换和KPCA算法结合使用，可以提高人脸识别的准确率和效率。
3.论文发表在学术期刊或会议上，或获得相关科研竞赛的奖项。