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基于图嵌入的特征抽取与人脸识别研究的中期报告
一、研究背景
人脸识别是近年来研究的一个热点领域，随着深度学习技术的发展，多种基于深度学习的人脸识别模型被提出。其中，基于图嵌入的特征抽取，即将人脸图像转化为图结构进行处理，已经成为人脸识别的一个重要研究方向。
基于图嵌入的特征抽取，可以将不同特征（如颜色、纹理等）提取出来，并通过嵌入图中的节点和边缘，得到一个高维向量表示。这种方法可以有效地处理人脸图像的复杂性和非线性，从而提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
本文将基于图嵌入的特征抽取方法，结合深度神经网络模型，完成对人脸图像的识别与分类任务。
二、研究内容
1.数据集的收集与预处理
本文使用了公开的人脸数据集，包括LFW、CelebA和CASIA-WebFace等。首先将数据集进行预处理，将图像转化为灰度图像，并进行图像的局部对比度归一化处理（LocalContrastNormalization，LCN）。然后将数据集分为训练集和测试集，并进行数据的增强，包括随机裁剪、旋转、翻转等操作。
2.图嵌入的特征抽取
使用基于图嵌入的特征抽取方法，将图像转化为图结构进行处理。首先将每个像素点（或图像块）作为图中的一个节点，通过相邻点之间的权重建立边缘关系。然后使用图嵌入算法（如DeepWalk、Node2Vec、GraRep等）将图中的节点和边缘嵌入到低维向量空间中，得到每个节点和边缘的特征表示。
3.深度神经网络模型的构建
在得到图嵌入的特征表示后，使用深度神经网络模型进行人脸识别与分类。本文将使用的深度神经网络模型包括卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、残差网络（ResidualNetwork，ResNet）、轻量级网络（MobileNet、ShuffleNet等）等。
4.实验与评价
为了评价本文提出的方法，我们将采用以下几种评价指标进行实验：准确率、召回率、精确率、F1值等。
三、预期成果
本文将提出一种基于图嵌入的特征抽取方法与深度神经网络模型相结合的人脸识别模型。预期能够对不同数据集进行测试，并在准确率、召回率、精确率、F1值等方面取得较好的效果。这将有助于更好地理解基于图嵌入的特征抽取方法在人脸识别中的应用和优势，为后续研究提供帮助和参考。