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基于子空间分析的人脸识别算法研究的中期报告
摘要：
本研究基于子空间分析的方法，探索如何实现人脸识别算法。首先，研究了PCA和LDA等常用的降维方法，探讨了它们在人脸识别中的应用。其次，提出了一种新的基于局部特征的人脸识别算法，该算法包括特征点提取、特征点匹配和子空间分类三个步骤。最后，我们通过实验比较了不同方法在人脸识别任务上的表现，结果表明，基于局部特征的算法具有更高的识别率。
一、研究背景
人脸识别作为一项重要的生物特征识别技术，在现实生活中得到了广泛应用。它可以应用于人脸识别门禁系统、安全监控等领域。目前，人脸识别算法的研究主要基于两种方法：基于特征的方法和基于子空间分析的方法。前者主要考虑如何提取人脸的特征信息，包括颜色、纹理、形状等。后者则通过将所有人脸的特征数据构成一个特征空间，利用数据降维并建立分类器进行分类识别。
二、研究内容
本研究主要基于子空间分析的方法，探讨如何实现人脸识别算法。具体而言，涉及以下几个子问题：
1.PCA与LDA的比较与应用
PCA和LDA都是常用的降维方法，那么二者之间的差异是什么？在人脸识别中应该如何应用呢？我们对二者进行了详细比较与探讨。
2.基于局部特征的人脸识别算法
局部特征是指人脸图像中的一些关键点，通常包括眼睛、鼻子、嘴巴等。我们提出了一种基于局部特征的人脸识别算法，该算法包括特征点提取、特征点匹配和子空间分类三个步骤。
3.实验结果分析
我们通过实验比较了几种不同的人脸识别方法的表现。具体来说，我们在ORL和Yale人脸数据库上分别测试了PCA、LDA以及基于局部特征的算法的效果，并进行了结果分析和讨论。
三、预期成果
通过本研究，我们将得到以下成果：
1.对于PCA和LDA这两种降维方法的比较与分析。
2.提出一种基于局部特征的人脸识别算法，并实现算法原型。
3.通过实验对比不同算法的性能，探讨不同算法的适用场景。
四、研究计划
1.初期（已完成）
初步调研各种人脸识别算法，包括基于特征的方法和基于子空间分析的方法；
了解PCA和LDA的原理和应用；
阅读相关文献，例如《Eigenfacesvs.Fisherfaces:RecognitionUsingClassSpecificLinearProjection》、《LocalBinaryPatternsforHumanFaceRecognition》等。
2.中期（当前阶段）
提出一种基于局部特征的人脸识别算法，并实现算法原型；
在ORL和Yale人脸数据库上测试不同算法的识别率。
3.后期
对实验结果进行分析和总结，包括造成误差的原因及改进策略等；
尝试在人脸识别算法的其他应用场景中应用该算法，并进行实验验证。
五、参考文献
[1]TurkMA,PentlandAP.EigenfacesforRecognition[J].JournalofCognitiveNeuroscience,1991,3(1):71-86.
[2]BelhumeurPN,HespanhaJP,KriegmanDJ.Eigenfacesvs.Fisherfaces:RecognitionUsingClassSpecificLinearProjection[J].IeeeTransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,1997,19(7):711-720.
[3]AhonenT,HadidA,PietikainenM.FaceRecognitionwithLocalBinaryPatterns[J].ComputerVision-Eccv2004,Pt3,Proceedings,2004:469-481.