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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着信息时代的到来，人们对于自身的信息安全问题有了更多的重视。在信息安全领域，人脸识别有着十分重大的意义。在实际生活中，由于拍摄角度和距离、背景环境等多种因素的影响，在人脸识别过程中如何提取出有效的人脸特征用于识别是一个极具挑战性的问题。

为了解决这一问题，本人设计一个基于半监督多视图不相关字典学习的彩色人脸识别方法，该方法通过利用有标记和无标记彩色人脸图像各个彩色分量之间的互补信息来提取有效的人脸特征，增加识别的准确度，提高人脸识别的效果。

国内外研究现状

目前国外的彩色人脸识别方法大致有以下方法：j.y. choi等人在2012年提出了两种新的彩色局部纹理特征，即彩色局部gabor小波和彩色局部二进制模式，所提出的彩色局部纹理特征能够利用特定局部人脸区域内不同光谱通道的空间色度纹理模式所获得的鉴别信息；y. taigman等人在2014年通过使用显式3d人脸建模来重新审视对准步骤和表示步骤，利用一个9层的深度神经网络获得人脸表示；j.y. choi在2018年针对非受控光照条件下改进的基于彩色的人脸识别，提出了一种新的彩色补偿算法。

2. 研究的基本内容

一、了解课题研究的背景与意义、国内外研究现状。

二、了解图像处理和人脸识别的相关理论，掌握字典学习和稀疏编码的基本原理。

三、设计基于半监督多视图不相关字典学习的彩色人脸识别方法，并使用matlab进行仿真实现。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

一、去图书馆或网络上查阅相关的资料，了解该项目的研究价值。

二、通过查阅的资料确定研究方向及研究的可行性。

4. 参考文献

[1] 刘成林，谭铁牛. 模式识别研究进展[j]. 中国计算机学会通讯，2007，(12): 45-52.

[2] 刘茜. 彩色人脸图像特征提取方法研究[d]. 南京邮电大学，2015.

[3] john wright，allen y. yang，arvind ganesh，s. shankar sastry，yi ma. robust face recognition via sparse representation[j]. ieeetransactions on pattern analysis and machine intelligence，2009，31(2): 210-227.