基于非线性偏最小二乘的特征提取方法研究的任务书.docx

基于非线性偏最小二乘的特征提取方法研究的任务书
一、选题背景
人脸识别是生物特征识别领域中的一种，具有很高的实用性和应用价值。当前，人脸识别技术已经被广泛应用于社会安全领域、金融领域、教育领域、医疗领域等多个领域，为人们的生活带来了便利和安全保障。其中，特征提取是人脸识别的核心问题。传统的人脸识别技术采用线性特征提取方法，其准确率和鲁棒性都存在一定的局限性，难以解决人脸图像中存在的变形、光照、遮挡等问题。因此，研究基于非线性偏最小二乘的特征提取方法，对于提高人脸识别的准确率和鲁棒性具有重要意义。
二、选题目的
本任务通过研究基于非线性偏最小二乘的特征提取方法，探索一种新的人脸识别方法，提高人脸识别的准确率和鲁棒性。具体目的如下：
1.研究非线性偏最小二乘算法的基本原理及其在特征提取中的应用；
2.设计并实现基于非线性偏最小二乘的人脸特征提取方法；
3.通过实验对比分析，验证所提出方法的有效性和优越性，提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
三、研究内容
1.非线性偏最小二乘算法的基本原理研究。
基于非线性偏最小二乘的特征提取方法主要是利用非线性计算，将特征空间中的高维度数据转化为低维度的特征表示形式，以便更好地区别不同的人脸图像，提高图像的识别准确率和鲁棒性。因此，需要深入研究非线性偏最小二乘算法的基本原理，以及其在人脸特征提取中的应用方式和效果。
2.设计并实现基于非线性偏最小二乘的人脸特征提取方法。
基于研究的结果，设计并实现一种基于非线性偏最小二乘的人脸特征提取方法。该方法应当包括以下内容：
（1）对输入的人脸图像进行预处理，去除噪声、降低光照差异等；
（2）采用非线性偏最小二乘算法进行特征提取，并利用最小化误差的方法确定最优特征子空间，即提取出最具有代表性的特征向量；
（3）对上一步提取出来的特征向量进行归一化处理，以实现不同尺度、不同方向的兼容性；
（4）使用分类器对特征向量进行训练和验证，并对测试结果进行评估。
3.实验研究及结果分析。
通过实验验证所提出的基于非线性偏最小二乘的特征提取方法，在人脸识别准确率和鲁棒性方面的优越性。具体内容如下：
（1）搜集大量的人脸数据库，并对其进行预处理。
（2）将所提出的方法与其他在线性和非线性算法进行比较，评估特征准确率、鲁棒性等指标，并分析其优缺点。
（3）通过实验分析获得的结果，进一步改进和优化所提出的方法，并提出可行性方案，以达到更好的人脸识别效果。
四、进度计划
任务编号|任务名称|计划完成时间|实际完成时间
1|非线性偏最小二乘算法基本原理研究|2022.06|
2|基于非线性偏最小二乘的人脸特征提取方法设计与实现|2022.09|
3|实验研究及结果分析|2023.04|
4|论文撰写|2023.06|
五、预期成果
1.提出一种基于非线性偏最小二乘的人脸特征提取方法，在人脸识别准确率和鲁棒性方面较传统方法更具优势。
2.撰写论文，并发表在国际学术期刊上，为后续相关研究提供参考。
3.在人脸识别领域具有一定的应用价值和推广价值。
六、参考文献
[1]黎肖,罗李方,金刚,等.稳健态度角测量及飞机姿态控制方法.中国发明专利,2017.
[2]C.L.Liu,H.Wechsler.GaborfeaturebasedclassificationusingtheenhancedFisherlineardiscriminantmodelforfacerecognition.IEEETransactionsonImageProcessing,2002,11(4):467-476.
[3]Y.Huang,G.Yang,L.Zhang.Robustandefficientkernelizedlocality-sensitiveFisherdiscriminantanalysisforfacerecognition.PatternRecognition,2012,45(1):59-70.
[4]J.R.Luján-Mora,G.Sánchez-Pérez,R.Martínez-Zarzuela,etal.Asurveyofdimensionalityreductiontechniques.JournalofIntelligent&FuzzySystems:ApplicationsinEngineeringandTechnology,2016,30(2):691-712.
[5]H.Xie,B.Li,H.Zhang,etal.Facerecognitionbasedonmulti-featureandkerneldiscriminantanalysis.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2013,26(8):1840-1851.
[