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基于三维几何特征与深度特征的人脸识别研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网、移动设备普及以及物联网等技术的不断发展，人脸识别技术的应用越来越广泛。人脸识别技术可以应用于安防监控、金融、教育、医疗等领域。然而，由于人脸在不同状态、不同光线、不同角度等情况下都可能会出现很大的变化，因此传统的基于手工特征的人脸识别算法很难满足实际应用的需求。近年来，深度学习技术的发展使得人脸识别技术在准确率和效率上取得了显著的提升。
二、研究内容
本研究旨在综合利用三维几何特征和深度学习技术来提高人脸识别的准确率和鲁棒性。具体研究内容如下：
1.采集人脸数据集
为了进行实验，我们需要采集一个包含多个人脸样本的数据集。我们将使用公开数据集和自己采集的数据集进行实验。
2.提取三维几何特征
我们将使用三维重建技术来获取人脸的三维几何信息，包括三维坐标、法线、曲率等特征，并通过降维算法进行特征提取。
3.提取深度特征
我们将使用卷积神经网络（CNN）对人脸图像进行特征提取，提取出人脸的深度特征。
4.结合三维几何特征和深度特征进行识别
将三维几何特征和深度特征结合起来，使用支持向量机（SVM）等分类器进行分类识别。同时，为了提高识别准确率，我们将使用模型集成技术，通过集成多个分类器来提高准确率和鲁棒性。
三、研究意义
本研究将探索将三维几何特征和深度特征结合起来的人脸识别方法，以期提高人脸识别的准确率和鲁棒性。同时，本研究将探索多分类器集成技术的应用，为相关领域提供更加准确和可靠的人脸识别技术。