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基于非采样Contourlet变换的人脸识别技术研究的任务书
一、研究背景：
随着计算机技术的不断发展，人脸识别技术越来越成熟。人脸识别技术已经被广泛应用于安全监控、社会管理、身份验证等众多领域。人脸识别技术的发展需要某些方法提取表情特征，以提高特征响应性、鲁棒性、不变性和尺度不变性等特性。为了达到这个目的，近年来研究人员提出了许多针对于人脸识别的算法和技术。
其中Contourlet变换是一种多尺度、多方向的变换，具有良好的跨尺度和跨方向的局部特征捕捉能力。非采样Contourlet变换（NSCT）可以避免信息的频率抽样，进一步提高了特征的重构质量，因此在图像处理方面有广阔的应用，在人脸识别中使用NSCT可以具有更好的性能。
二、研究目的：
本研究的主要目的是探讨基于非采样Contourlet变换的人脸识别技术，并通过实验证实其性能、效果和可行性，为实际应用提供指导意义。具体目标如下：
1.掌握非采样Contourlet变换的原理、特点和应用场景。
2.了解人脸识别基本的技术原理和方法。
3.研究基于非采样Contourlet变换的人脸识别技术，并实现样本集合的特征提取。
4.分析非采样Contourlet变换的特点在人脸识别中的优势。
5.通过实验验证非采样Contourlet变换在人脸识别中的性能表现，并与其他方法进行比较。
三、研究内容：
1.原理研究。对非采样Contourlet变换的基本原理和特点进行深入学习，重点掌握对图像多尺度、多方向的局部特征捕捉能力，并在人脸识别中应用其中。
2.技术研究。了解人脸识别的基本技术原理和方法，重点探讨基于NSCT的人脸识别技术，包括特征选择、分类算法、评价指标等方面的研究。
3.实验研究。通过实验验证基于NSCT的人脸识别技术的性能，并与其他方法进行比较，包括特征提取、特征选择、分类算法等方面的比较。
4.性能分析。从准确率、处理时间、鲁棒性等多个方面分析基于NSCT的人脸识别技术的性能，验证它在人脸识别中的优势。
四、研究步骤：
1.收集资料、文献资料，建立研究框架和思路。
2.对非采样Contourlet变换的原理、特点进行深入学习，并进行实验验证。
3.了解和研究人脸识别的基本技术原理和方法，寻找在NSCT中融入的技术方案。
4.采用待识别的图像进行实验，提取NSCT特征并使用PCA进行特征维数的压缩。
5.采用支持向量机（SVM）算法进行分类，并计算准确率。
6.从识别精度、鲁棒性等方面具体分析基于NSCT的人脸识别技术的性能表现。
五、研究意义：
本项目的研究意义在于：
1.提高人脸识别技术的性能和效率。
2.对非采样Contourlet变换的应用进行研究，为其在其他领域中的应用提供借鉴意义。
3.对人脸识别技术的应用进行拓展和扩展，为社会安全和管理提供支持。
4.为计算机视觉和数字信号处理等相关领域提供研究平台。