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基于OpenCL加速的并行人脸识别的研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网、智能手机的普及，人们对于识别、验证和辨认身份的需求越来越高，人脸识别技术应运而生并逐渐应用到生活的各个领域中，例如安防监控、金融系统、教育系统等。但是，人脸识别技术的算法复杂度较高，计算量大，直接影响了识别效率和准确度。
为了提高人脸识别的效率和准确度，目前基于GPU加速技术的算法已经成为了一种比较成熟的解决方案，而OpenCL技术正是其中的一种比较优秀的解决方案。
二、研究目的
本研究旨在基于OpenCL加速技术的并行人脸识别算法，提高识别效率和准确度，帮助人们更好地解决身份识别和验证等相关问题。
三、研究内容
本研究内容主要包括以下几个方面：
1.人脸检测。采用Haar特征分类器进行人脸特征提取，重点解决人脸图像噪声的问题。
2.特征提取。使用LBPH和特征脸法两种方法提取人脸特征，重点考虑算法的准确度和效率。
3.并行计算。采用OpenCL技术进行GPU加速计算，实现并行提取人脸特征和识别。
4.算法优化。根据实验结果进行算法优化，提高识别准确度和效率。
四、研究方法
本研究采用如下方法：
1.文献研究。对人脸识别算法及基于GPU加速技术的算法进行研究，掌握相关基础知识。
2.算法设计。设计基于OpenCL加速的并行人脸识别算法，包括人脸检测、特征提取和识别等环节。
3.算法实现。采用C++和OpenCL进行算法实现和测试，重点考虑算法的效率和准确度。
4.算法优化。根据实验结果进行算法优化，提高效率和准确度。
五、研究意义
本研究可为提高人脸识别的效率和准确度提供一种新的解决方案。同时，研究结果可应用于安防监控、金融系统、教育系统等领域，对相关产业发展做出一定的贡献。
六、预期成果
1.完成基于OpenCL的并行人脸识别算法设计与实现。
2.实现人脸检测、特征提取和识别功能模块。
3.对算法进行实验测试，评估算法效率和准确度。
4.根据实验结果进行算法优化，提高效率和准确度。
七、论文框架
本研究论文预计包括以下几个部分：
1.绪论：介绍选题背景、研究目的和意义、研究内容及方法等。
2.相关技术：介绍与本研究相关的基础知识和技术，包括人脸识别算法和并行计算技术等。
3.基于OpenCL的并行人脸识别算法设计：详细阐述算法设计和实现过程，包括人脸检测、特征提取和识别等。
4.算法实验与分析：对算法进行实验测试，并进行数据分析和优化，评估算法的效率和准确度。
5.结论与展望：总结全文，提出进一步研究的方向和建议。
八、研究时间安排
本研究的时间安排如下：
1.第一周：查阅相关文献，了解人脸识别算法和并行计算技术。
2.第二周：设计基于OpenCL的并行人脸识别算法。
3.第三周：实现人脸检测、特征提取和识别功能模块。
4.第四周：对算法进行实验测试，并进行数据分析和优化。
5.第五周：撰写论文初稿。
6.第六周：修改论文，并最终提交。
九、参考文献
[1]Zhang,L.,&Li,W.(2010).AComparativeStudyonLocalBinaryPatternandContourletTransformAppliedtoFaceRecognition.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,21(7),658-667.
[2]Zhao,G.,Pietikäinen,M.,&Li,S.Z.(2014).Jointsparserepresentationforrobustfacerecognition.ImageandVisionComputing,32(10),790-799.
[3]WangQ,GuoS,LiX,etal.GPU-acceleratedFastFaceRecognitionAlgorithmBasedonImprovedLocalBinaryPattern[J].ComputerEngineering,2018,44(08):141-148.
[4]ZengY,ZouX.GPUAccelerationBasedFacialExpressionRecognitionAlgorithm[J].Laser&OptoelectronicsProgress,2019,56(01):012603.