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光照变化条件下的人脸特征抽取算法研究的中期报告
研究现状：
在近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，人脸识别技术也得到了很大的进步，然而，在光照变化的情况下，传统的人脸识别算法很容易受到干扰，而无法实现准确的识别。因此，光照变化条件下的人脸特征抽取算法研究变得非常重要。
研究内容：
本文主要研究光照变化条件下的人脸特征抽取算法，旨在解决光照变化对人脸识别的干扰问题，提高人脸识别的准确性。具体来说，本文主要研究以下内容：
1.综述光照变化对人脸识别的影响，分析现有的人脸识别算法在光照变化下的效果和存在的问题。
2.提出一种基于特征脸的人脸特征抽取算法，该算法能够克服光照变化对人脸识别的干扰，实现准确的人脸识别。
3.采用ORL和YALE两个人脸数据集对算法进行实验评估，比较实验结果与传统人脸识别算法的效果差异，并分析改进的原因和可能存在的问题。
预期结果：
通过本文的研究，预计可以实现以下两个方面的成果：
1.实现一种基于特征脸的人脸特征抽取算法，该算法能够克服光照变化对人脸识别的干扰，提高人脸识别的准确性。
2.通过实验结果的比较分析，可以发现光照变化对人脸识别准确性的影响，并提出改进的思路，为进一步提高光照条件下的人脸识别效果提供参考。