基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法研究的任务书.docx

基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法研究的任务书
任务书
标题：基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法研究
任务描述：
随着计算机技术的发展和应用的广泛，人脸识别技术成为一个有前途和重要的领域。在进行人脸识别过程中，通常需要将人脸图像转换成数字特征才能进行比对和识别。因此，人脸特征提取算法是人脸识别技术中的核心部分。
基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法是目前在人脸识别领域应用广泛的算法之一。该算法通过使用Gabor滤波器，可以在多个方向和多个频率上对人脸图像进行特征提取，得到比较鲁棒的人脸特征。而且，该算法的计算量较小，适合在实际应用中快速处理人脸识别。
本次研究的主要目的是对基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法进行深入研究和探讨，以期提高算法的性能和应用效果。具体研究内容如下：
1.对Gabor滤波器的原理和特点进行详细介绍，包括滤波器的频率、方向、尺度等参数的选择方法和影响因素。
2.对基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法进行分析和评估，包括算法的优缺点、适用范围、实现难度等方面。同时，对算法中的关键技术进行重点研究，如图像分块、滤波器组合、特征向量提取等等。
3.在常见的人脸图像数据库上，对基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法进行实验验证和性能比较，分析算法在不同场景下的表现和应用效果。同时，针对算法存在的问题和不足之处，进行改进和优化，提高算法的精度和稳定性。
4.最后，对本次研究的成果进行总结和归纳，提出未来研究的方向和发展趋势。
研究方法：
本次研究运用理论分析和实验研究相结合的方式进行。具体方法为：首先，对Gabor滤波器的原理、参数选择、滤波器组合等方面进行理论探讨和分析；其次，采用MATLAB等工具实现基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法，并选用FERET、Yale等人脸图像数据库进行实验验证和性能比较；最后，对实验结果进行分析和总结，得出结论和改进方案。
时间安排：
本次研究计划分为以下几个阶段：
第一阶段（1个月）：对Gabor滤波器的原理和特点进行学习和研究，包括滤波器的参数选择、滤波器组合等方面。
第二阶段（2个月）：基于Gabor滤波器的人脸特征提取算法的实现和试验，包括算法的关键技术、流程、效果评估等方面。
第三阶段（1个月）：对实验结果进行分析和总结，提出改进方案。
第四阶段（1个月）：文献整理、报告撰写和答辩准备。
参考文献：
1.JainAK,RossA,NandakumarK.IntroductiontoBiometrics[M].Springer,2016.
2.ZhaoW,ChellappaR.Discriminantanalysisofprincipalcomponentsforfacerecognition[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2000:463-468.
3.DalalN,TriggsB.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection[C]//CVPR2005.IEEE,2005:886-893.
4.ShanC,GongS,McOwanPW,etal.Facialexpressionrecognitionbasedonlocalbinarypatterns:Acomprehensivestudy[J].ImageandVisioncomputing,2009,27(6):803-816.
5.Lu,S.,Li,S.Z.,&Zhang,Z.(2003,November).Facerecognitionbasedongaborwaveletsandmultistagenearestneighborclassifier.InProceedings.2003InternationalConferenceonImageProcessing,2003.ICIP2003.(Vol.3,pp.461-464).IEEE.
6.DahmaneM,TiddemanB.Thesimilarityoffacialtexturesanditseffectonperceivedidentity[C]//Proceedingofthe5thconferenceonArticulatedMotionandDeformableObjects.Springer-Verlag,2008:237-246.