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基于局部特征的人脸识别研究的中期报告
一、研究背景
人脸识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。目前，基于深度学习的人脸识别已经取得了巨大的成功。但是，在某些特定场景下，例如低分辨率图像、部分遮挡、非正面视角等情况下，深度学习模型对于人脸识别的性能仍然有限。因此，基于局部特征的人脸识别方法成为了研究的热点之一。
二、研究目标
本文旨在探究基于局部特征的人脸识别技术，并在此基础上提出一种改进方法，以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
三、研究内容
1.基于局部特征的人脸识别方法综述
本文首先针对目前流行的基于局部特征的人脸识别方法进行了系统的梳理和分析。主要包括以下几个方面：
（1）局部特征描述符：LBP、SIFT、SURF等
（2）特征匹配方法：KNN、SVM、LDA等
（3）特征融合方法：多尺度特征融合、分数级联等
2.基于层次聚类的局部特征选取算法
为了解决局部特征数量巨大的问题，本文提出了一种基于层次聚类的局部特征选取算法。该算法通过层次聚类将所有局部特征划分为若干个簇，然后从每个簇中选择一个最具代表性的特征作为该簇的代表。因此，可以在保证一定识别准确率的同时，大大减小特征数量，提高运行速度。
3.实验与分析
本文使用AR、FERET、Yale等公开数据集进行实验，比较了基于SIFT、SURF、LBP等局部特征描述符以及KNN、SVM、LDA等分类器的性能。结果表明，本文提出的基于层次聚类的局部特征选取算法相比于传统的选择所有局部特征的方法，能够在减少特征数量的同时，不损失准确率，还可以有效提高运行速度。
四、结论与展望
通过本文的研究，我们发现基于局部特征的人脸识别方法在某些特定场景下比深度学习方法具有更优的性能。而基于层次聚类的局部特征选取算法则是一种比较有效的特征优化方法。未来，我们将继续深入研究、改进和优化基于局部特征的人脸识别方法，以提高准确率和性能。