基于非采样Contourlet变换的人脸识别技术研究的开题报告

基于非采样Contourlet变换的人脸识别技术研究的开题报告一、选题背景在数字时代，随着人们对个人信息的需求和对安全的日益关注，人脸识别技术在许多应用领域得到了广泛的应用，例如安防、身份认证等。其中，基于图像处理和模式识别的人脸识别技术已经成为现代化社会中的一个重要研究方向。目前，人脸识别技术主要基于局部特征、全局特征或者二者结合的方法，其中局部特征提取方法是最为普遍的方法之一。传统的局部特征提取方法，例如SIFT、SURF等，都是基于离散傅里叶变换（DFT）或者离散余弦变换（DCT）的方法，但这些方法在对图像的边界、纹理等特征提取方面存在一定的局限性。为了克服这些局限性，近年来，基于非采样Contourlet变换（NSCT）的方法在图像处理领域得到了越来越广泛的应用。NSCT是一种广义多尺度分解方法，能够更精细地捕捉图像中的纹理和边缘特征。因此，本文将研究基于NSCT的人脸识别技术，探讨其在提取人脸局部特征方面的优势，并基于此设计和实现一个高效而精确的人脸识别系统。二、研究内容本文将主要研究以下内容：（1）分析NSCT的原理和特点，并与传统的DFT、DCT等方法进行比较。（2）根据人脸识别的特点，设计并实现基于NSCT的局部特征提取方法。（3）在提取到的局部特征的基础上，设计并实现一个高效而精确的人脸识别系统。（4）通过对比实验验证基于NSCT的方法在人脸识别中的优势和可行性。三、研究意义本文的研究意义在于：（1）提出一种新的基于NSCT的局部特征提取方法，可以更精细地捕捉图像中的纹理和边缘特征，提高人脸识别的精度。（2）基于该方法，实现了一个高效而精确的人脸识别系统，可以应用于安防、身份认证等领域。（3）为相关研究提供了一个新的思路和方法。四、研究方法本文将采用以下方法进行研究：（1）理论分析：对NSCT的原理和特点进行理论分析，并与传统的DFT、DCT等方法进行比较。（2）算法设计：根据人脸识别的特点，设计并实现基于NSCT的局部特征提取方法。（3）系统实现：在提取到的局部特征的基础上，设计并实现一个高效而精确的人脸识别系统。（4）实验比较：通过对比实验验证基于NSCT的方法在人脸识别中的优势和可行性。五、进度安排本文的进度安排如下：第一阶段（1周）：对NSCT的原理和特点进行理论分析，并与传统的DFT、DCT等方法进行比较。第二阶段（2周）：根据人脸识别的特点，设计并实现基于NSCT的局部特征提取方法。第三阶段（2周）：在提取到的局部特征的基础上，设计并实现一个高效而精确的人脸识别系统。第四阶段（2周）：通过对比实验验证基于NSCT的方法在人脸识别中的优势和可行性。第五阶段（1周）：撰写论文，并进行整体的修改和审校。六、参考文献[1]DoM,VetterliM.Thecontourlettransform:Anefficientdirectionalmultiresolutionimagerepresentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2005,14(12):2091–2106.[2]TuragaP,PatelN,ChellappaR.Multiscalemodelsforimageandvideoprocessing[M].SpringerScience&BusinessMedia,2014.[3]LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision,2004,60(2):91-110.[4]BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.Surf:Speededuprobustfeatures[C]