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基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法研究及系统实现的开题报告
一、研究背景
随着科技的不断发展，传统的人脸识别技术已经不能满足实际需求，主要表现在如下几个方面：
1.单视角缺点：传统的人脸识别技术只能从一个角度看到人的面部特征，无法全方位获取人脸信息，容易受到遮挡和光线干扰，导致识别率不够高。
2.灵敏度缺点：传统的人脸识别技术不能适应复杂的环境因素，难以识别带口罩、眼镜、帽子等物品遮挡的人脸，同时也受到年龄、表情、姿态等因素的影响。
3.识别准确性缺点：传统的人脸识别技术对于人脸图像质量、拍摄距离、缩放等因素敏感，容易受到制造虚假图像的攻击，安全性不高。
针对这些问题，近年来，全景立体视频技术被广泛应用于人脸识别领域，该技术可以从不同角度和距离捕捉目标的面部信息，增强了识别系统的准确性和可靠性。因此，本研究旨在基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法，提升人脸识别的准确性和可靠性，实现一个高效、精确、安全的人脸识别系统。
二、研究内容和技术路线
本研究将挖掘全景立体视频的特点，提出一种基于特征融合的人脸识别方法。该方法基于多个角度的人脸信息，提取多种特征，通过特征融合实现更加准确的人脸识别。本研究的技术路线如下：
1.全景立体视频数据采集：采集多个角度的全景立体视频数据，建立完整的人脸信息数据库。
2.人脸检测：利用深度学习技术对全景立体视频中的人脸进行检测，准确地提取出人脸区域。
3.特征提取：提取多种特征，包括颜色纹理特征、形态特征和深度特征，从而更加全面准确地表征人脸。
4.特征融合：将多种特征进行融合，综合提高识别准确度，以提高人脸识别的鲁棒性。
5.系统实现：基于全景立体视频的特征融合人脸识别系统，实现高效、快速、安全的人脸识别功能。
三、预期成果和应用价值
通过本研究，将获得以下成果：
1.一套基于全景立体视频的特征融合人脸识别系统，能够在复杂环境下对人脸进行精确识别。
2.提出一种新的人脸识别方法，该方法通过全方位采集多角度的人脸数据，融合多种特征，能够具有更高的准确度和可靠性。
3.拓展人脸识别技术应用范围，为公共安全、金融支付、人脸门禁等场景提供高效、安全、精确的人脸识别解决方案。
四、研究计划和分工
本研究计划历时12个月，主要研究任务和分工如下：
1.前期调研和文献综述：研究全景立体视频技术在人脸识别领域中的应用，总结相关研究成果和发展现状，制定研究计划和技术路线。
2.数据采集和预处理：采集多个角度的全景立体视频数据，建立完整的人脸信息数据库，对数据进行预处理，去除一些虚假信息和噪声。
3.人脸检测和特征提取：利用深度学习技术对全景立体视频中的人脸进行检测，提取多种特征，包括颜色纹理特征、形态特征和深度特征。
4.特征融合和算法优化：通过特征融合实现更加准确的人脸识别，进一步优化算法，提高识别精度和可靠性。
5.系统实现和测试评估：基于全景立体视频的特征融合人脸识别系统，实现高效、快速、安全的人脸识别功能，对系统进行测试评估。
本研究的任务分工如下表所示：
|任务|负责人|时间安排|
|------------------------|--------|-------------------------------|
|前期调研和文献综述|A|1个月|
|数据采集和预处理|B|2个月|
|人脸检测和特征提取|C|3个月|
|特征融合和算法优化|D|3个月|
|系统实现和测试评估|E|3个月|
五、参考文献
[1]W.Zhao,R.Chellappa,P.J.Phillips,andA.Rosenfeld,“Facerecognition:Aliteraturesurvey,”ACMComputingSurveys,vol.35,no.4,pp.399–458,2003.
[2]Y.Li,C.Li,Y.Li,andX.Zhao,“Recentprogressinmulti-modalfacerecognition:Asurvey,”ArtificialIntelligenceReview,vol.49,no.3,pp.267–289,2018.
[3]S.Ding,M.Tao,andX.Li,“Asurveyonmulti-modalfacerecognition,”Neurocomputing,vol.275,pp.318–333,2018.
[4]X.Song,L.Wang,T.Gao,Z.Zhang,andT.Wu,“Deeplearning-basedmulti-modalfacerecognition:Asurvey,”PatternRecognitionLetters,vol.122,pp.74–82,2019.