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基于局部模式的人脸特征提取算法研究的中期报告
一、研究背景
随着计算机视觉技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了其中的热点之一。与此同时，人脸特征提取技术作为人脸识别技术的重要组成部分，也受到了越来越多的关注。在人脸特征提取技术中，局部模式特征具有很好的特征表达能力，广泛应用于许多人脸识别场景中。因此，本文旨在探究基于局部模式的人脸特征提取算法，以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
二、研究内容
本文的研究内容主要包括两个方面：
1.基于局部模式的人脸特征提取算法设计
本文提出了一种基于局部模式的人脸特征提取算法，该算法主要包括以下几个步骤：
（1）将人脸图像划分为多个子块，对每个子块进行灰度共生矩阵（GLCM）计算，得到每个子块的局部纹理特征。
（2）对每个子块的局部纹理特征进行LBP（LocalBinaryPattern）编码，得到LBP图像。
（3）将每个LBP图像视为一个特征向量，对所有特征向量进行PCA（PrincipalComponentAnalysis）降维，得到最终的特征向量。
2.算法实现与性能分析
本文使用MATLAB语言对该算法进行实现，并在人脸识别领域进行性能测试。测试包括常见数据集如YaleB人脸库、ORL人脸库等的识别准确率与另外一些方法做对比，包括LBP、PCA-LBP、LBP-TOP、COW等。在测试中，我们将选取准确率，鲁棒性、时间开销等指标进行对比分析，来验证该算法的性能优势。
三、预期成果
本文预期能够设计出一种基于局部模式的人脸特征提取算法，并在常见的数据集上进行性能测试，与其他算法进行对比分析，为人脸识别技术的提高做出贡献。