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人脸识别的线性子空间方法研究的中期报告
目前，人脸识别成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的人脸识别方法主要基于特征提取和分类器设计，但存在着一些问题，例如特征维度高、对光照、姿态等因素敏感、易受噪声等影响等。
线性子空间方法是一种较为经典的人脸识别方法，其主要思想是将人脸投影到一个低维线性子空间中，并利用子空间的结构进行分类。在之前的研究中，我们对线性子空间方法进行了深入研究，并提出了一些改进方法。
首先，我们通过对样本的预处理，采用对称正交化和局部均值归一化等方法，减少了光照、姿态等因素的影响。然后，我们采用局部线性判别分析（LDA）方法来构建分类器，以进一步提高分类准确性。此外，我们还对常用的线性子空间方法如PCA、LDA和Fisherface等进行了对比实验，验证了我们的方法的有效性。
目前我们正在进行的后续研究方向是结合深度学习的人脸识别方法，通过将深度学习中的卷积神经网络与线性子空间方法相结合，进一步提高识别准确率和鲁棒性。
总之，线性子空间方法在人脸识别中具有较为广泛的应用前景，也是当前研究的热点领域之一。我们将继续探索其更深层次的应用和改进方法，为人脸识别领域的发展做出贡献。