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基于支持向量机的人脸识别改进算法的中期报告
1.现有算法的分析
支持向量机（SVM）是一种基于监督学习的分类算法，现已广泛应用于人脸识别领域。目前，SVM算法在人脸识别中的应用主要分为以下几个步骤：
（1）预处理：图像通常需要缩放和对齐，以使其具有相同的大小和方向。
（2）特征提取：从预处理图像中提取特征向量以表示人脸。常用的特征提取方法包括局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）、主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）、线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）等。
（3）训练SVM：基于提取的特征向量训练SVM模型，以实现人脸识别任务。训练SVM的过程中需要进行参数调优，以提高SVM的性能。
（4）测试SVM：使用训练好的SVM模型对测试图像进行分类，判断该图像是否为指定人脸。
上述过程已经成为基于SVM的人脸识别任务的标准流程，但是这种方法仍然存在一些问题。例如，在训练阶段，SVM通常需要大量的人脸图像进行训练，尤其是在复杂的识别场景下；此外，SVM还可能在识别过程中出现低准确性和慢速等问题。
2.改进算法的设计
为了解决上述问题，我们提出了一种基于SVM的人脸识别改进算法，其主要特点是：
（1）利用GPU加速技术加速SVM训练过程，以减少训练时间。
（2）利用迁移学习和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）预训练技术来提取更有意义的特征向量，并减少所需的训练数据。
（3）采用多个SVM模型进行多级识别，以提高识别准确性。
具体来说，我们的算法包括以下步骤：
（1）使用迁移学习和CNN预训练技术来提取人脸图像的特征向量，并对特征向量进行降维处理。
（2）使用GPU加速技术训练多个SVM模型，以实现多级识别。
（3）在测试阶段，将测试图像的特征向量传递到多个SVM模型中，以进行多级识别。
3.中期进展
在目前的工作中，我们已经完成了以下工作：
（1）调研并深入了解了基于SVM的人脸识别算法，并分析了其存在的问题。
（2）设计了基于SVM的人脸识别改进算法，并完成了算法的原型实现。
（3）完成了人脸图像数据的预处理，包括缩放和对齐处理。
（4）使用Python编程语言和Caffe框架实现了针对我们的算法的特征提取程序，并对提取的特征向量进行了可视化处理。
（5）完成了GPU加速技术的调研和开发，以实现SVM训练过程的加速。
（6）通过实验验证了我们的算法的可行性和性能表现。
4.下一步计划
在接下来的工作中，我们将进行以下工作：
（1）本地化SVM模型：为了避免在识别时需要加载SVM模型的网络连接，我们将考虑将SVM模型本地化，以加快识别速度。
（2）进一步提高识别准确性：我们将研究更多的特征提取算法，并考虑使用多个CNN网络来提取特征向量以进一步提高识别准确性。
（3）优化GPU加速技术：我们将进一步优化GPU加速技术，以达到更快、更可靠的训练过程。
（4）进行更多实验：我们将在更多的数据集和更广泛的场景中进行实验，以验证算法的性能和适用性。