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文档简介

基于Gabor特征的LDA人脸识别方法研究的中期报告一、研究背景人脸识别是一项重要的生物特征识别技术，具有广阔的应用前景，包括安全认证、社交网络、视频监控等领域。在现有的人脸识别技术中，基于Gabor特征的LDA方法具有较高的识别率和鲁棒性，因此备受研究者的关注。本文将研究Gabor特征的提取和LDA分类方法，实现基于Gabor特征的人脸识别。二、研究方法1.数据采集本文使用ORL人脸库进行实验，该数据集包括40个人的400张图片，每个人有10张不同姿态和表情的照片。2.Gabor特征提取Gabor滤波器可以提取图像中的纹理信息，适用于人脸识别。在本文中，将采用具有多个尺度和方向的Gabor滤波器来提取Gabor特征。具体步骤如下：1）将原始图像转换为灰度图像。2）使用不同大小和方向的Gabor滤波器对图像进行滤波。3）对每个Gabor滤波器的输出图像进行幅值归一化和局部对比度增强。4）将每个Gabor滤波器的输出图像拼接成一个特征向量。3.LDA分类线性判别分析(LDA)是一种经典的分类方法，可用于处理高维数据。在人脸识别中，LDA可以有效地降低特征维度并提高分类准确率。具体步骤如下：1）将Gabor特征向量输入到LDA分类器中。2）使用SVD方法降低特征维度。3）使用最近邻分类器对测试图像进行分类。三、预期结果本文预计能够实现基于Gabor特征的LDA人脸识别，具体预期结果如下：1.提取ORL人脸库的Gabor特征向量。2.使用LDA分类器对ORL人脸库进行分类，并计算分类准确率。3.与其他人脸识别方法进行对比，如PCA和LBP。4.分析实验结果，总结基于Gabor特征的LDA人脸识别的优缺点，提出改进方案。四、进度计划1.第一周：熟悉Gabor特征和LDA分类器的原理，阅读相关文献。2.第二周：完成ORL人脸库的数据采集，进行预处理，包括将图像转换为灰度图像和裁剪为相同大小。3.第三周：实现Gabor特征的提取和LDA分类方法，完成基础功能。4.第四周：进行实验，计算分类准确率，与其他人脸识别方法进行对比。5.第五周：分析实验结果，总结基于Gabor特征的LDA人脸识别的优缺点，提出改进方案。6.第六周：完成实验报告的撰写和修改。五、参考文献[1]李亮,赵炳良.基于Gabor特征和LDA的人脸识别[J].计算机工程与应用,2012,48(10):191-195.[2]郭喜凌,张朝辉.基于Gabor特征和LDA的人脸识别算法[J].电子科技,2013,26(6):85-87.[3]李志勇,冯谦.

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