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基于小波变换与KPCA人脸识别技术研究的中期报告
一、研究背景
随着计算机技术与图像处理技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了一个非常热门的研究领域。人脸识别涉及到图像预处理、特征提取、模式识别等多个方面的问题。其中，特征提取是人脸识别中非常重要的一个环节，直接影响到整个系统的识别效果。传统的特征提取方法通常基于PCA或LDA等线性变换技术，但是这些方法不够灵活，对于复杂的人脸变化效果不好。为了解决这个问题，研究者们开始探索基于小波变换的特征提取方法，这种方法可以更好地适应人脸变化。
二、研究内容
本项目旨在研究基于小波变换与KPCA人脸识别技术，通过以下几个方面展开：
1.了解小波变换的原理和特点，并深入研究小波变换在人脸识别中的应用；
2.研究KPCA（KernelPrincipalComponentAnalysis）算法的原理和优点，借鉴已有文献，将KPCA算法与小波变换相结合，提出基于小波变换与KPCA的人脸识别方法；
3.通过编写程序，对实验数据进行处理，验证所提出方法的有效性。
三、目前进展
目前，我们已经完成了小波变换和KPCA算法的理论研究，同时，我们还调研了相关文献，结合实验数据，提出了基于小波变换和KPCA算法的人脸识别方法。
下一步，我们将进行实验数据采集与处理，测试所提出的方法的准确性和鲁棒性。
四、结论与展望
通过研究，我们相信将小波变换和KPCA算法相结合可以更好地适应人脸变化，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。我们希望可以通过实验数据验证我们提出的方法的有效性，并在实际应用中得到推广和应用。