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基于LBP算法的人脸识别研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着现代科技的不断发展，数字图像处理在各个领域都有广泛应用。其中，人脸识别技术是一项重要的研究内容，广泛应用在社交网络、安防监控、金融交易等领域，对于提高生产力、保障公共安全等方面发挥重要作用。
其中，人脸识别技术可以分为两种：基于人脸的特征提取和基于人脸的图像匹配。人脸的特征提取是指从人脸图像中提取出具有区分度的特征信息，这些特征信息能够反映人脸本身的结构和形态信息。而人脸的图像匹配是指将已有的人脸特征信息与新输入的人脸图像进行比较，从而判断两幅图像是否来自同一个人。
由于人脸识别技术的广泛应用，相关的理论和算法也在不断地发展与改进。在众多的人脸识别算法中，LBP（Localbinarypattern）算法由于其计算简单、鲁棒性高和不受光照影响等优点而备受研究者们的青睐。因此本文选题基于LBP算法的人脸识别研究。
二、研究内容和技术路线
1.研究目标
1）掌握LBP算法的基本原理和特征提取方法；
2）针对LBP算法中存在的一些问题，如对光照的敏感度、判别效果不佳等问题进行深入分析和研究；
3）将LBP算法与其他经典的人脸识别算法进行比较，分析其在不同场合下的优缺点；
4）在实际应用中，使用LBP算法对人脸进行识别实验，并进行评估。
2.技术路线
1）LBP算法的基本原理和特征提取方法的介绍
首先，需要明确LBP算法的基本原理和特征提取方法，了解其识别效果和计算性能等特点。
2）问题分析
其次，需要对LBP算法存在的问题进行分析，从而为后续的研究方向提供指导。比如，可以针对LBP算法对光照的敏感度进行深入分析，并提出改进方案。
3）LBP算法与其他人脸识别算法的对比研究
接着，将LBP算法与其他经典的人脸识别算法进行比较研究，了解其在不同场合下的性能表现，并分析其优缺点。
4）实际应用与评估
最后，在实际应用中，使用LBP算法对人脸进行识别实验，并进行评估。需要对实验数据进行统计和分析，从而对LBP算法进行性能评估。
三、预期成果
1.深入了解LBP算法的基本原理和特征提取方法；
2.分析LBP算法中存在的问题，并提出改进方案；
3.对LBP算法与其他经典人脸识别算法进行比较研究，分析其优缺点；
4.实际应用LBP算法对人脸进行识别实验，并进行评估。
四、研究意义
1.扩展了对人脸识别算法的研究范畴，为人们提供了更多的算法选择；
2.对LBP算法进行深入研究，有助于提高其在实际应用中的性能表现；
3.推动人脸识别技术的应用，提升生产效率和公共安全水平；
五、参考文献
1.Ahonen,T.,Hadid,A.,&Pietikainen,M.(2006).Facerecognitionwithlocalbinarypatterns.EuropeanConferenceonComputerVision,469-481.
2.He,Y.,Wang,Y.,&Zheng,X.(2015).RobustFaceRecognitionwithLocalbinarypattern(LBP)basedonMulti-blockLLBPandMulti-featureFusion.InternationalJournalofInformationTechnologyandComputerScience,7,3.
3.Li,S.Z.&Jain,A.(2011).Handbookoffacerecognition(2nded.).NewYork:SpringerPublishingCompany.
4.Tan,X.&Triggs,B.(2010).Enhancedlocaltexturefeaturesetsforfacerecognitionunderdifficultlightingconditions.IEEETransactionsonImageProcessing,19(6),1635-650.