基于对偶树复小波特征与局部最大间距准则的鲁棒人脸识别方法的任务书.docx

基于对偶树复小波特征与局部最大间距准则的鲁棒人脸识别方法的任务书
任务书：
一、研究背景
在人类社会中，人脸识别被广泛应用于各个方面，例如安保、金融等领域。随着现代科学技术的不断进步，人脸识别技术也得到了许多的发展，尤其是在计算机视觉、模式识别、统计学习等领域中。其中，基于复小波特征和局部最大间距准则的鲁棒人脸识别方法成为了目前研究的热点。
二、研究目的
本次研究的主要目的是，基于对偶树复小波特征与局部最大间距准则，设计并开发一种新的鲁棒人脸识别方法，以提高识别准确度、降低误判率和提高识别速度。具体研究内容包括：
1.建立鲁棒的人脸识别模型，在复杂环境下实现高精度的人脸检测和识别。
2.设计并实现复小波特征提取算法，以提取出更加准确、稳定的人脸特征。
3.结合局部最大间距准则，对复小波特征进行特征选取，确定最优的人脸特征子集。
4.设计并实现基于对偶树的分类器模型，提高人脸识别的准确度。
5.实现整个鲁棒人脸识别系统，并验证其性能和效果。
三、具体研究内容
1.研究人脸识别的技术原理和现有研究成果，了解各种算法模型的优缺点和应用领域。
2.实现复小波变换及其逆变换，探索复小波变换对人脸图像的提取能力，并基于其设计一种新的特征提取算法。
3.研究局部最大间距准则的特征选取能力，确定最优的人脸特征子集。
4.研究对偶树算法原理及其在人脸识别中的应用，设计并实现基于对偶树的分类器模型。
5.实现整个鲁棒人脸识别系统，包括视觉输入、特征提取、特征选取、分类器模型等组成模块，并进行实验验证和分析。
四、研究方案
1.研究人脸识别的技术原理和现有研究成果，了解各种算法模型的优缺点和应用领域，收集人脸数据库用于实验测试。
2.实现复小波变换及其逆变换，探索复小波变换对人脸图像的提取能力，并基于其设计一种新的特征提取算法。
3.基于局部最大间距准则，对复小波特征进行特征选取，确定最优的人脸特征子集。
4.研究对偶树算法原理及其在人脸识别中的应用，设计并实现基于对偶树的分类器模型。
5.实现整个鲁棒人脸识别系统，包括视觉输入、特征提取、特征选取、分类器模型等组成模块，并进行实验验证和分析。
五、预期成果
1.实现一种新的鲁棒人脸识别方法，能够在复杂环境下实现高精度的人脸检测和识别。
2.设计并实现复小波特征提取算法，提取出更加准确、稳定的人脸特征。
3.结合局部最大间距准则，对复小波特征进行特征选取，确定最优的人脸特征子集。
4.设计并实现基于对偶树的分类器模型，提高人脸识别的准确度。
5.实现整个鲁棒人脸识别系统，并验证其性能和效果。
六、研究难点
1.建立鲁棒的人脸识别模型，提高模型的鲁棒性和鲁棒性。
2.解决复小波变换对人脸图像的提取能力问题，开发稳定、准确的特征提取算法。
3.完成局部最大间距准则的特征选取任务，确定最优的人脸特征子集。
4.设计并实现基于对偶树的分类器模型，提高人脸识别的准确度和效率。
七、研究方法
1.研究相关文献，了解现有人脸识别算法的优缺点和应用领域。
2.实现复小波变换及其逆变换，进行特征提取实验，并优化算法以提高图像特征提取的准确性和稳定性。
3.分析局部最大间距准则的特征选取能力，确定最优的人脸特征子集。
4.探究对偶树算法原理及其在人脸识别中的应用，设计并实现基于对偶树的分类器模型。
5.实现整个鲁棒人脸识别系统，并进行实验验证和分析。
八、参考文献
1.杨德军,何涌辉.基于复小波变换的人脸识别技术[J].信阳师范学院学报(自然科学版),2010,23(01):96-99.
2.林波,李小龙,张仪生.关于复小波变换及其应用研究的几点说明[J].数字通信世界,2002,(03):16-22.
3.JanP.Allebach,CharlesA.Bouman,ZhenLiu.Imagecompressionusingthecomplexwaveletpackettransform[J].IEEETransactionsonImageProcessing,1996,5(8):1266-1277.
4.ZhenyuWU,JiangtaoCAO.FaceRecognitionbasedonKernelDiscriminantAnalysiswithGroupSparsityandLocalMaximumMarginCriterion[J].JournalofShanghaiJiaotongUniversity(Science),2009,14(3):251-257.
5.林峰,韩蕾.鲁棒人脸识别算法的研究进展[J].计算机科学进展,2009,36(5):121-134.