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基于ND-PCA的人脸识别方法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着社会和科学技术的发展，人脸识别技术逐渐被应用于许多领域，例如安全监控、图像搜索、社交网络等。在人脸识别技术中，降维是一种重要的方法，它能够将高维数据转化为低维数据，从而提高计算速度和减少存储空间。目前，PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的降维方法，它能够将高维数据投影到低维空间，并保留数据的主要信息。与传统PCA不同的是，ND-PCA（NonlinearDiscriminantAnalysis）使用非线性函数在投影过程中进行转换，可以得到更好的分类效果。
二、研究目标
本研究旨在通过实验验证基于ND-PCA的人脸识别算法的可行性和效果，并与传统PCA算法进行对比分析，为人脸识别技术的发展提供一定的技术支持。
三、研究方法
1.数据收集
采用Yale人脸数据库，该数据集包括15个人的11张人脸图像，每个人的图像分为不同的表情和光照条件，共165张图像。
2.特征提取
采用PCA和ND-PCA进行特征提取，将人脸图像从原始的数据空间变换到新的特征空间，并保留主要的信息。
3.分类模型训练
使用KNN分类算法进行分类模型训练，并采用交叉验证方法评估分类效果。
4.结果分析
对比分析PCA和ND-PCA算法的分类效果，分析结果的差距和原因。
四、进度计划
1.数据收集和预处理（已完成）
2.PCA和ND-PCA的实现（已完成）
3.分类模型训练和交叉验证（进行中）
4.结果分析和总结（未开始）
五、预期结果
通过实验验证ND-PCA算法在人脸识别方面的优势和有效性，并对结果进行对比分析，为人脸识别技术的发展提供参考。同时，了解ND-PCA算法的原理和实现思路，并为相关领域的研究提供一定的借鉴和参考。