基于半监督多视图不相关增量字典学习的彩色人脸识别技术研究开题报告
2022-01-25 23:06:19
全文总字数:3718字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
随着科技的不断发展,人们对于身份识别的要求也越来越高。传统的身份识别技术如身份证、驾驶证、钥匙、用户名密码、动态口令、数字签名、智能卡等等,已经不能满足人们的需求。它们都或多或少存在着一些缺陷。比如使用不便、容易窃取、伪造或丢失,已经难以适应当今社会的个性化安全服务要求。人脸识别技术具有非接触性和直观性等特点,可以很好的改善这个问题,因其获得了人们的广泛认可,具有很高的学术研究价值。
传统的人脸识别技术只能处理灰度图像,现在的图像采集设备的发展使得彩色图像已经非常普遍。彩色包含的颜色级数至少有上千种,但是灰度级数只有一百多种,彩色人脸识别技术充分利用人眼视觉的认知经验,因此比灰度图像识别更有实际应用价值。为了适应社会的发展与人们的需求,对于彩色人脸识别的研究,可以使人脸识别技术更加成熟,给人们的生活带来便利。
本课题研究如何在现有的研究工作基础上,设计更有效的基于彩色图像的人脸识别方法,这是人脸识别技术进一步发展的重要研究方向。
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、稀疏编码和增量学习的基本原理。
三、设计基于半监督多视图不相关增量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]刘茜. 彩色人脸图像特征提取方法研究[d]. 南京邮电大学,2015.
[2]朱杰,陈长伟,杨万扣,唐振民.多彩色空间相关分析的人脸识别算法[j]. 图学学报,2012, 33(6): 110-115.
[3]x.g. xiang,j. yang,q.p.chen. color face recognition by pca-like approach[j]. neurocomputing. 2015,152(c): 231-235.