基于均值和方差的局部纹理特征的人脸识别研究的开题报告_第1页
基于均值和方差的局部纹理特征的人脸识别研究的开题报告_第2页
基于均值和方差的局部纹理特征的人脸识别研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于均值和方差的局部纹理特征的人脸识别研究的开题报告一、研究背景和意义人脸识别技术在计算机视觉领域得到了广泛的应用。其应用范围涵盖了安全监控、人脸支付、自动化认证等众多领域。目前在人脸识别技术中，局部纹理特征的应用变得越来越普遍。相比于全局特征，局部特征更具有鲁棒性和鉴别能力，可以更好地克服一些人脸识别中的问题。在局部纹理特征中，基于均值和方差的特征具有较好的效果。其核心思想是通过计算图像块的均值和方差来表达图像的局部纹理特征。该方法既简单又有效，因此在人脸识别中得到广泛的应用。然而，目前还没有很好地探究该方法在人脸识别中的优缺点和适用范围，因此有必要进行深入的研究和探讨。二、研究内容和目标本课题旨在基于均值和方差的局部纹理特征，探究其在人脸识别中的应用效果，研究其优缺点和适用范围。具体内容包括以下几个方面：1.搜集相关的人脸识别数据库，对比分析不同数据库对于均值和方差特征的表现。2.对比分析基于均值和方差的特征与其他常用的局部纹理特征在人脸识别中的表现。3.分析均值和方差特征对于不同人脸变形(如表情变化、光照变化、姿态变化等)的表现情况。4.最终目的是利用均值和方差特征，建立一个性能优异的人脸识别系统。三、研究方法和技术路线本研究采用实验法和数据分析法相结合的方法进行研究。首先，搜集多种人脸识别数据库，采用基于均值和方差的特征和其他常用的局部纹理特征进行比较实验，分析不同方法在不同数据库中的性能差异。其次，对于均值和方差特征在不同人脸变形情况下表现的稳定性进行实验验证，并采用数据分析法对实验结果进行统计和分析。最后，根据实验结果，利用均值和方差特征进行人脸识别系统的建立和优化。技术路线如下：```1.数据搜集：收集不同来源的人脸识别数据库，并进行初步的筛选。2.特征提取和处理：采用基于均值和方差的特征和其他常用的局部纹理特征，提取不同人脸图像的特征向量，并对其进行预处理。3.分类器设计和实现：采用经典的分类器(如SVM,KNN等)，基于不同的特征向量进行分类器的训练和实现。4.实验验证和数据分析：对于不同数据库和不同特征的表现进行实验验证，并进行数据分析和可视化展示。5.总结和总结撰写：对于实验结果进行总结，并对研究过程和结果进行撰写。```四、预期结果及意义通过本次研究，期望可以得到以下预期结果：1.验证基于均值和方差的局部纹理特征在人脸识别中的作用。2.探究基于均值和方差的特征对于不同人脸变形的适用性和稳定性。3.提供将均值和方差特征应用于人脸识别中的实践经验和指导意见。4.为进一步

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论