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基于能量的局部Gabor特征人脸识别的开题报告 一、选题背景与意义 随着计算机技术的不断进步,人脸识别技术得到了很快的发展,是计算机视觉领域中的一大热门研究方向。人脸识别在许多领域都有广泛的应用,如安防、金融、医疗等。通过人脸识别技术,可以实现安全认证、自动化人脸检索、人脸跟踪等功能。因此,发展高效准确的人脸识别算法很有实用性和应用价值。 在人脸识别技术中,特征提取是其中最关键的环节之一。传统的人脸识别算法通常使用的是全局特征,这种方法虽然能够提取一些重要的信息,但是缺乏局部信息的提取,而且受到光照、表情等因素的影响较大,导致识别效果相对较差。因此,基于局部特征的人脸识别算法越来越受到人们的关注。 本文提出了一种基于能量的局部Gabor特征人脸识别算法。该算法利用了Gabor滤波器的多方向选择和频率选择特性,在图像不同区域分别提取能量特征,通过特征加权,得到人脸的特征矩阵。本文通过实验验证该算法的识别效果,结果表明该算法的识别率较高,证明局部Gabor特征在人脸识别中的有效性。 本篇开题报告的目的是介绍基于能量的局部Gabor特征人脸识别算法的实现细节和方法分析,为进一步开展实验奠定基础。 二、研究内容 本文的研究目标是设计一种基于能量的局部Gabor特征人脸识别算法,并通过实验验证其识别效果。具体内容包括以下几个方面: 1、对Gabor滤波器进行理解和运用,在图像不同区域提取能量特征。 2、设计局部Gabor特征生成模块,将图像的局部信息转化成特征矩阵。 3、探究特征矩阵的加权方法,确定不同特征的权重。 4、运用最近邻算法完成人脸识别,并对实验结果进行分析和比较。 三、研究方法 本文的研究方法如下: 1、数据采集。采用公开的ORL人脸库进行实验,该人脸库包括40个人的400张面部图像。 2、特征提取。利用Gabor滤波器对图像进行滤波,分别提取能量特征。 3、特征表示。对于每个图像,将其分成若干个局部区域,将每个区域的能量特征组合成一个特征矩阵。 4、特征加权。对于每个特征矩阵,进行加权处理,确定各个特征在识别中的权重。 5、人脸识别。使用最近邻算法完成人脸识别,并计算识别率。 四、研究难点及解决方法 1、Gabor滤波器的理解和应用。Gabor滤波器在局部特征提取中有重要的作用,但滤波器的参数调整和原理理解较为困难。可以通过参考文献和实验调整滤波器参数,同时通过实验验证来理解滤波器的作用。 2、特征加权方法的确定。对于每个特征矩阵,需要进行加权处理,但是各个特征在识别中的重要程度不同,因此权重的确定比较困难。可以通过试验确定权重,分析权重对识别效果的影响。 五、预期结果 本文旨在提出一种基于能量的局部Gabor特征人脸识别算法并验证其识别效果。预期的结果如下: 1、能够成功提取局部Gabor特征,并将其转化成特征矩阵。 2、能够确定合适的特征加权方法,并通过实验验证其有效性。 3、最终能够得到较高的识别率,证明局部Gabor特征在人脸识别中的有效性。 六、论文结构 本文的主要结构安排如下: 第一章序言 本章介绍论文研究背景和意义。 第二章相关技术 讲述人脸识别的技术背景和相关算法,详细介绍Gabor滤波器的原理和应用。 第三章基于能量的局部Gabor特征算法 详细介绍基于能量的局部Gabor特征人脸识别的算法原理和实现。 第四章实验结果与分析 通过实验验证算法的有效性,并通过实验结果进行分析。 第五章总结与展望 总结本文所做的工作,并展望下一步的研究方向。