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基于多模式图像融合的人脸识别技术的中期报告
一、项目背景
人脸识别技术作为一种生物特征识别技术，已经在安防、金融、教育等领域广泛应用。而图像融合技术则是一种将多张图像融合成一张图像的技术，可以提高图像的质量和清晰度。本项目旨在将图像融合技术和人脸识别技术相结合，提高人脸识别的准确率和可靠性。
二、项目计划
本项目将分为三个阶段：
1.数据收集和预处理：收集人脸图像数据，包括正面、侧面和各种表情的图像，并进行预处理，包括人脸检测和图像校正。
2.多模式图像融合：采用多种图像融合算法，将不同角度和表情的人脸图像进行融合，生成更加清晰和完整的人脸图像。
3.人脸识别：采用深度学习算法，对融合后的人脸图像进行人脸识别，并评估识别的准确率和可靠性。
三、项目进展
目前已经完成了数据收集和预处理的工作，包括收集了超过1000张人脸图像并进行了人脸检测和图像校正。同时也已经开始进行多模式图像融合的工作，采用了两种常用的图像融合算法，分别是拉普拉斯金字塔融合和基于小波变换的融合算法，并进行了评估。
四、下一步工作
下一步将继续进行多模式图像融合的工作，探索其他融合算法的效果，并完成人脸识别的算法设计和实现。同时也将对算法进行评估和优化，提高识别的准确率和可靠性。