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基于卷积神经网络和改进LBP的部分遮挡人脸识别的开题报告
一、研究背景
人脸识别技术是生物特征识别技术的一种重要形式，近年来得到了广泛的研究和应用。但是，人脸识别技术还面临着许多挑战，其中之一就是识别部分遮挡的人脸。现有的人脸识别算法无法识别部分遮挡的人脸，这给人脸识别技术的应用带来了一定的局限性。因此，如何提高部分遮挡人脸识别的准确率成为了当前研究的热点问题。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）已经成为人脸识别领域的主流方法。CNN模型充分利用了深度学习中的卷积和池化等关键技术，可以在大规模数据集上进行训练，具有较好的图像特征表示能力。但是，它对于部分遮挡人脸的识别仍然存在一定的局限性。
另外，局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）是一种简单有效的图像特征描述符。LBP算法不仅计算速度较快，而且对于部分遮挡的人脸有一定的鲁棒性。因此，将CNN和LBP进行结合，可以更好地解决部分遮挡人脸识别的问题。
二、研究内容和研究方法
本研究的主要内容是利用卷积神经网络和改进LBP算法进行部分遮挡人脸识别。具体步骤如下：
1.数据集的选取和预处理
我们选择已有的人脸数据集，通过对数据进行预处理，去除背景噪声和面部特征不清晰的图片，使得数据集更加适合人脸识别算法的训练和测试。
2.基于CNN的人脸识别模型的构建
我们将卷积神经网络应用于部分遮挡人脸识别，通过训练得到一个适用于该任务的CNN模型。在模型训练过程中，我们使用分类交叉熵损失函数和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）进行优化，最终得到高准确度的CNN模型。
3.基于LBP的图像特征提取
对于CNN模型无法识别的部分遮挡的人脸，我们采用LBP算法进行图像特征提取。为了提高LBP算法的鲁棒性，我们改进了LBP算法，采用基于方向的算法进行图像特征描述。在LBP算法的基础上，引入了加权LBP算法，进一步提高图像特征表达的能力。
4.基于CNN和LBP的综合人脸识别算法
通过上述步骤，我们可以得到两个不同的人脸识别算法：基于CNN的人脸识别算法和基于LBP的人脸识别算法。我们将这两种算法进行结合，使用策略学习方法（PolicyLearning），得到一个适用于部分遮挡人脸的综合人脸识别算法。该算法可以根据输入的图像自动进行特征选择和分类，有效地解决了部分遮挡人脸识别的问题。
三、预期成果及意义
本研究预期可以得到一个具有较高准确度的部分遮挡人脸识别算法。该算法不仅具有较好的识别性能，而且可以在实际应用中提高人脸识别的效率，为图像处理及计算机视觉等领域的研究和实践提供重要的参考和支持。
四、研究难点和思路
该研究的主要难点在于如何利用卷积神经网络和LBP算法结合提高部分遮挡人脸识别的准确度。我们将通过以下几点思路来解决这个难题：
1.合理构建训练集和测试集，提高算法的泛化性能。
2.优化CNN模型的结构，提高其对于部分遮挡人脸的识别能力。
3.改进LBP算法，采用基于方向的算法，引入加权LBP算法，提高图像特征表达的能力。
4.通过策略学习方法，让算法自动进行特征选择和分类，提高识别准确度和效率。
五、结论
本文将卷积神经网络和改进LBP算法进行结合，得到一个适用于部分遮挡人脸识别的综合算法。该算法不仅具有较好的识别性能，而且可以提高识别效率，为人脸识别技术的发展和应用提供了重要的支持和参考。