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基于Contourlet变换的人脸识别技术研究的中期报告
这篇中期报告旨在介绍基于Contourlet变换的人脸识别技术的研究进展，并对接下来的研究进行规划和安排。
首先，我们对Contourlet变换进行了深入地研究。Contourlet变换是对图像的多尺度和多方向分解的基础。通过Contourlet变换，我们可以获取到图像的各种特征，从而实现对人脸的识别和分类。
其次，我们对现有的人脸识别技术进行了梳理和分析。目前主要的人脸识别技术包括基于特征的方法、基于统计学习的方法和基于深度学习的方法。综合考虑，我们决定采用基于Contourlet变换的特征提取方法，并结合支持向量机进行分类。
最后，我们规划了接下来的研究工作：进一步优化Contourlet变换的参数，探究其对于人脸识别效果的影响；设计实验对比Contourlet变换与其他特征提取方法的效果；对所得到的特征进行降维处理，提高识别速度；进一步探索深度学习在人脸识别领域的应用。
总之，我们相信基于Contourlet变换的人脸识别技术具有良好的发展前景，我们会在接下来的研究中不断探索和优化，努力实现更高效的人脸识别技术。