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基于PCA和BP神经网络的人脸识别方法研究开题报告

 2021-12-24 03:12  

全文总字数:3661字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近些年来由于社会安全的需要,身份识别越来越受到人们的重视,而人脸识别因为具有取样方便、非接触的识别方式、快速的识别过程和稳定的识别系统等优点受到了人们广泛的关注,人脸识别已经成为了计算机视觉和模式识别领域中一个非常重要和活跃的研究方向。

人脸识别在公安系统、公共安全领域、人机交互领域等都有着十分广泛的应用,在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统中都起到举足轻重的作用,已经与我们的日常生活越来越紧密;同时人脸识别技术的研究还具有很大的理论价值,其研究涉及到模式识别、计算机视觉、人工智能、图像处理等多门学科。除此之外,与其他图像识别不同的是,人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性、成像过程中的外在因素如光照,图像尺寸,旋转,姿势变化等,使得同一个人,在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同,更可能有很大的差别,给识别带来很大难度,也就更具有挑战性。

国内外研究现状

当前很多国家展开了有关人脸识别的研究,主要有美国,欧洲国家,日本等,著名的研究机构有美国mit的media lab,ai lab,cmu的human-computer interface institute,microsoft research,英国的department of engineering in university of cambridge等。综合有关文献,在人脸识别的领域中,国际上逐步形成了以下几个研究方向: 1、基于几何特征的人脸识别方法,主要代表是mit的brunelli和poggio 小组,他们采用改进的积分投影法提取出用欧氏距离表征的35维人脸特征矢量用于模式分类; 2、基于模板匹配的人脸识别方法,主要代表是harvard大学smith-kettlewell眼睛研究中心的yuille,他采用弹性模板来提取眼睛和嘴巴的轮廓,chen和huang则进一步提出用活动轮廓模板提取眉毛、下巴和鼻孔等不确定形状;

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2. 研究的基本内容

本课题利用matlab实现一个人脸识别系统,主要有图像选取、人脸检测、预处理、特征提取、人脸识别几个过程。

(1)图像选取:可以通过照相系统或摄像头获得人脸图像,本课题中直接给定所需识别的图像;

(2)人脸检测:从图像中检测出是否存在人脸,若存在从场景中准确分离出人脸区域,定位人脸位置;

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

前期准备:查阅资料,学习、熟悉相关理论和技术,论证系统的总体方案以及系统各部分的具体实现方法,确定出最佳方案;任务书。

一:开题报告的撰写,开题,译文;

二:方案确定,认真的学习相关的matlab软件

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4. 参考文献

[1] 程雪红.人脸检测与定位及识别技术研究[d].西安:西安电子科技大学,2006.

[2]董琳 赵怀勋.人脸识别技术的研究现状与展望[d].陕西:武警工程学院,2010.

[3]祝磊,朱善安.人脸识别的一种新的特征提取方法[j].计算机学报.2007.34(6):122-125[2]何东风,凌捷.人脸识别技术综述[j].计算机学报.2003.13(12):75-78

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