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一种双树复小波域最大散度差人脸识别方法
标题：一种双树复小波域最大散度差人脸识别方法
摘要：
面部识别是一种常见和重要的生物特征识别方法，在许多应用领域中得到广泛应用。然而，由于光照、角度和表情变化等因素的干扰，面部图像存在较大的差异性和复杂性，降低了人脸识别的准确性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于双树复小波域最大散度差的人脸识别方法。该方法通过双树复小波变换将输入人脸图像转换为频域特征，利用最大散度差进行特征选择和分类，实现对人脸的准确识别。
1.引言
1.1研究背景
1.2目标和意义
2.相关工作
2.1人脸识别研究现状
2.2小波变换在人脸识别中的应用
2.3最大散度差在人脸识别中的应用
3.双树复小波变换和最大散度差
3.1双树复小波变换
3.2最大散度差
4.基于双树复小波域最大散度差的人脸识别方法
4.1输入人脸图像预处理
4.2双树复小波变换特征提取
4.3最大散度差特征选择
4.4人脸分类器的构建与训练
4.5人脸识别实验流程
5.实验与结果分析
5.1人脸数据库介绍
5.2实验设置
5.3实验结果与分析
6.结论与展望
6.1结论
6.2创新点和不足之处
6.3下一步工作展望
7.参考文献
在引言部分，我们介绍了人脸识别的背景和当前存在的问题，并提出了本文的研究目标和意义。接着，在相关工作部分，我们回顾了人脸识别和小波变换在这一领域的应用，并介绍了最大散度差在人脸识别中的重要性。
在方法部分，我们详细介绍了双树复小波变换和最大散度差的原理和算法。然后，我们提出了一种基于双树复小波域最大散度差的人脸识别方法，包括输入图像预处理、特征提取、特征选择、分类器构建与训练等步骤。
在实验部分，我们选择了一个合适的人脸数据库，并设置了实验参数进行验证。通过实验结果的分析和讨论，我们证明了该方法在人脸识别中的有效性和优越性。
最后，在结论与展望部分，我们总结了本文的研究成果，并指出了该方法的创新点和不足之处。同时，我们对未来的研究方向进行了展望，以期进一步提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
本论文提出了一种基于双树复小波域最大散度差的人脸识别方法，该方法通过将输入人脸图像转换为频域特征，并利用最大散度差进行特征选择和分类。实验结果证明了该方法的有效性和优越性，在提高人脸识别准确性方面具有重要的应用价值。
关键词：双树复小波变换；最大散度差；人脸识别；特征选择；分类器