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人脸识别中局部特征提取方法研究的中期报告
1.研究背景和意义
随着互联网技术的发展和普及，人脸识别技术得到了广泛的应用。然而，人脸识别技术的局限性和不足还是比较明显的。其中一个主要问题就是识别精度较低，尤其是在遇到复杂、嘈杂的环境下。解决这个问题的关键在于提高图像的特征提取精度。而传统的基于全局特征的人脸识别算法往往忽略了人脸的局部特征，因此提取的特征也不够准确。因此，本研究旨在探究人脸识别中局部特征提取方法，以期提高人脸识别的准确性。
2.研究内容和方法
本研究采用了深度学习中的卷积神经网络（CNN），结合传统的图像处理技术，提出了一种基于局部特征的人脸识别算法。具体而言，研究包含以下内容：
（1）构建人脸图像数据集，用于训练和测试模型；
（2）对人脸图像进行预处理，包括归一化、增加噪声等；
（3）设计并实现基于局部特征的CNN模型，采用多个卷积层和池化层，提取图像的局部特征；
（4）训练CNN模型，并进行模型评估和优化，包括准确率、召回率、F-Measure等指标；
（5）与传统的人脸识别算法进行比较，验证本方法的准确性和优越性。
3.研究进展和预期结果
目前，本研究已完成人脸图像数据集。接下来，将进行数据预处理，并开始设计并实现基于局部特征的CNN模型。预计本研究将在以下几个方面取得一定的进展和结果：
（1）提出了一种基于局部特征的人脸识别算法；
（2）优化了人脸图像的特征提取精度，提高了人脸识别的准确率；
（3）为实现更广泛的应用奠定基础，推动相关技术的发展。