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多尺度流形学习人脸识别理论与应用研究的开题报告
1.研究背景及意义
随着社会的发展和信息技术的进步，人脸识别技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，由于各种原因，例如光照、表情、姿态等因素的影响，单一特征无法满足对大规模人脸识别的需求。因此，多尺度流形学习成为提高人脸识别性能的有效途径。
多尺度流形学习理论是基于流形学习理论和多尺度分析理论的方法，通过对人脸图像的分析与学习，提取出不同尺度下的有效特征，进而实现对人脸的快速准确识别。该方法不仅可以提高人脸识别的性能，还能应用于许多领域，例如安防、人机交互等。
2.研究目标及内容
本研究的目标是深入探究多尺度流形学习在人脸识别方面的理论和应用，并提出一种有效的多尺度流形学习方法来提高人脸识别性能。
具体内容包括：
（1）多尺度流形学习的理论基础研究，包括流形学习理论和多尺度分析理论的介绍和研究。
（2）设计并实现一个多尺度流形学习的算法框架，包括多尺度特征提取、流形学习和分类器的设计与实现。
（3）对多个公开人脸库进行对比实验，验证多尺度流形学习算法的准确性及性能优势。取得的结果将与其他主流方法进行比较，分析其优劣。
3.研究方法
本研究采用如下研究方法：
（1）文献综述：对多尺度流形学习理论及相关算法进行综述，分析当前人脸识别领域的研究现状和不足之处。
（2）算法设计：设计并实现多尺度流形学习算法，包括特征提取、流形学习和分类器的设计与实现。同时，为了验证多尺度流形学习算法的有效性，也将设计多个对比实验。
（3）实验分析：使用多个公开人脸库进行对比实验，分析多尺度流形学习算法的准确性和性能。
4.研究预期成果
本研究预期得到以下成果：
（1）多尺度流形学习理论与算法的深入探究。
（2）设计并实现了一种多尺度流形学习算法框架，并用于多个公开人脸库进行对比实验。
（3）基于多尺度流形学习算法，实现更加准确可靠的人脸识别系统。
5.研究进度安排
（1）第一阶段：2021年9月-2021年11月
开题准备、文献综述、算法设计与实现
（2）第二阶段：2021年12月-2022年2月
对比实验设计、算法优化
（3）第三阶段：2022年3月-2022年5月
实验数据采集、实验结果分析与撰写论文
（4）第四阶段：2022年6月-2022年8月
论文修改、答辩准备。
6.参考文献
[1]胡开蓉.基于多尺度分析的流形学习方法及应用研究[D].吉林大学,2019.
[2]李鑫,王峰,李勇.多尺度下改进的基于核的流形学习及其地震台站构型优化[J].地球物理学报,2016,59(7):2775-2786.
[3]LiZ,LiX.AnImprovedMultiscaleFeatureFusionMethodBasedonManifoldLearningforFaceRecognition[C]//2019InternationalConferenceonComputerVisionandImageProcessing.2019:167-176.