基于环形对称Gabor变换和稀疏表示的人脸识别算法研究的任务书.docx

基于环形对称Gabor变换和稀疏表示的人脸识别算法研究的任务书
一、研究背景
人脸识别技术是一种广泛应用的生物特征识别技术。其目的是识别输入图像中的人的身份信息。常见的应用场景包括人脸门禁、人脸支付、人脸监控等。传统的人脸识别技术主要基于特征提取和模式匹配的方法，然而这些方法的精度受到光照、表情、姿态等因素的影响较大。近年来，基于深度学习的人脸识别方法得到了广泛关注，取得了很大的进展。但是，这种方法的计算复杂度较高，训练数据集和计算资源的需求也很大。因此，更有效的算法和模型仍然具有重要意义。
二、研究目的和意义
本次研究旨在提出一种基于环形对称Gabor变换和稀疏表示的人脸识别算法。Gabor滤波器是一种常见的图像特征提取方法，其通过一组滤波器实现对不同频率和方向的图像特征提取。环形对称Gabor变换是在传统的Gabor变换基础上进行改进的一种特征提取方法，其可以进一步提高特征表示的稳定性和鲁棒性。稀疏表示是一种机器学习技术，其通过稀疏表示系数进行特征分类和识别。本次研究将结合这两种技术，提出一种更有效的人脸识别算法，并进行实验验证。
三、研究内容和步骤
1.熟悉相关文献和方法，掌握环形对称Gabor变换和稀疏表示的基本原理和应用。
2.准备实验数据集，包括人脸图像和相关的身份信息。
3.设计并实现基于环形对称Gabor变换和稀疏表示的人脸识别算法，包括：
（1）预处理：对原始人脸图像进行预处理，包括灰度化、尺度归一化等步骤。
（2）特征提取：基于环形对称Gabor变换提取图像特征，并进行稀疏表示。
（3）分类和识别：通过学习样本数据，采用稀疏表示系数进行分类和识别。
4.针对实验结果进行分析和讨论，比较该算法与传统方法的优劣。
5.总结研究成果，撰写论文或报告，并进行答辩。
四、研究工作量和时间安排
本次研究时间为三个月，预计需要完成以下工作：
1.熟悉相关文献和方法，掌握环形对称Gabor变换和稀疏表示的基本原理和应用。预计耗时2周。
2.准备实验数据集，包括人脸图像和相关的身份信息。预计耗时1周。
3.设计并实现基于环形对称Gabor变换和稀疏表示的人脸识别算法。预计耗时4周。
4.针对实验结果进行分析和讨论，比较该算法与传统方法的优劣。预计耗时3周。
5.总结研究成果，撰写论文或报告，并进行答辩。预计耗时2周。
总计耗时12周。
五、预期研究成果
1.提出一种基于环形对称Gabor变换和稀疏表示的人脸识别算法。
2.设计实验并验证该算法的有效性。
3.与传统方法进行比较，分析该算法的优劣。
4.撰写论文或报告，并进行答辩。