基于特征提取的人脸识别算法研究的开题报告.docx

基于特征提取的人脸识别算法研究的开题报告
标题：基于特征提取的人脸识别算法研究
摘要：人脸识别作为生物特征识别的一种方法，具有广泛的应用前景。但是由于人脸在图像上的表现形式多样，且受到光线、姿态、表情等因素的影响，所以人脸识别具有较高的难度。因此，在人脸识别算法的研究中，如何准确地提取人脸的特征是一个重要而有挑战性的问题。本文旨在通过研究基于特征提取的人脸识别算法，探究准确提取人脸特征的方法和技术。
关键词：人脸识别；特征提取；算法研究
一、研究背景和意义
人脸识别是一种生物特征识别技术，具有广泛的应用前景。如银行ATM取款机、门禁系统、车牌识别等等，几乎涵盖了各个领域。但是，由于特征的影响，例如光线、姿态、表情、遮挡等因素，使得人脸识别具有很高的难度。因此，如何准确地提取人脸的特征是人脸识别技术的关键所在。
人脸识别任务可分为两个阶段，即特征提取和特征匹配。在这两个阶段中，特征提取是最为重要的环节。因为如果无法准确地提取人脸的关键特征（如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等），就无法进行有效的人脸识别。因此，本文的研究聚焦于特征提取的研究，旨在探究准确提取人脸特征的方法和技术。
二、研究内容和方法
本文的研究依托于基于特征提取的人脸识别算法，对人脸识别技术的研究进行深入探讨。具体研究内容包括：
1.对基于特征提取的人脸识别算法的相关技术进行介绍，包括传统的HOG特征、LBP特征、SURF特征等，并且探究这些特征的优缺点及适用范围。
2.对一些新型的、基于深度学习的人脸识别特征进行调研，探究深度学习对人脸识别特征提取的完善，对比传统特征技术与深度学习技术之间在人脸识别算法中的应用效果。
3.针对人脸识别中遇到的一些典型应用场景，结合特定问题，讨论特定数据集下不同方法的优缺点及适用性能，并进行对比研究。
4.基于深度学习框架实现人脸识别算法，并较为详细地介绍算法实现的具体细节。
三、预期成果和创新点
本文研究了基于特征提取的人脸识别算法，并对传统特征技术和深度学习技术进行了对比分析。本文实现的算法将会有以下几个方面的成果和创新点：
1.本文将通过深度学习框架实现人脸识别算法，并较为详细地介绍算法实现的具体细节。
2.对传统特征技术和深度学习技术进行对比研究，更好地探究特征的优劣和适用条件。
3.深入探讨不同应用场景下不同算法的适用性，让算法更易理解，实现更高的准确度。
四、研究意义
通过研究基于特征提取的人脸识别算法，可以更准确、快速地提取人脸的特征进行识别，为各个领域提供更好的技术支持。本文研究成果对于深入理解人脸识别技术具有一定的指导意义及实现指导。此外，还可能为人脸识别技术的应用提供一定的帮助，进一步推动人脸识别技术的发展。
参考文献：
[1]TuranM,GökmenM,UyaverÖ.FacerecognitionusingHOGfeatures[C]//201321stSignalProcessingandCommunicationsApplicationsConference(SIU).IEEE,2013:1-4.
[2]WangJ,HouY,ZhangD,etal.ASurveyonFaceRecognition:AdvancesandChallenges[J].JournalofComputerScience&Technology,2018,33(2):290-308.
[3]Liu,C.L.,Lu,T.C.,&Chen,S.H.(2000).FacerecognitionusingLBPfeatures.Proceedingsofthe15thInternationalConferenceonPatternRecognition,Barcelona,Spain,4,511-514.
[4]BayH,EssA,TuytelaarsT,etal.Speeded-uprobustfeatures(SURF)[C]//Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Berlin,Heidelberg,2006:404-417.