基于SIFT降维和BP网络的人脸识别方法的研究的中期报告_第1页
基于SIFT降维和BP网络的人脸识别方法的研究的中期报告_第2页
基于SIFT降维和BP网络的人脸识别方法的研究的中期报告_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SIFT降维和BP网络的人脸识别方法的研究的中期报告一、研究背景在图像处理和计算机视觉领域，人脸识别一直都是一个重要的主题，具有广泛的应用价值。传统的人脸识别方法通常采用局部特征描述子和特征匹配算法，如LBP、HOG、SURF、SIFT等。其中，SIFT算法是一种被广泛应用于图像匹配和目标识别的局部特征描述子，它具有旋转不变性、尺度不变性和灰度不变性等优点，能够稳定的提取图像中的局部特征。但是，传统的SIFT算法具有高维特征向量的缺点，导致计算量大、冗余度高、难以处理。因此，需要将高维特征向量降维处理，降低计算量，提高识别精度。人工神经网络是模拟人类神经系统的计算模型，具有自学习、自适应和容错性等优点，已被广泛应用于图像处理和模式识别领域。BP神经网络是一种常见的前馈型神经网络，具有较好的学习能力和逼近能力，已经成功应用于人脸识别中。二、研究目的和意义本研究旨在通过SIFT降维和BP神经网络的结合，提高人脸识别的准确性和鲁棒性，实现高效、准确的人脸识别。研究的意义在于：1.提高人脸识别的准确性：通过SIFT算法降维，减少特征向量的维数，提高识别准确性。2.改善人脸识别的鲁棒性：通过BP神经网络学习特征向量的抽象特征，提高对图像变化的适应性，改善人脸识别的鲁棒性。3.实现高效的人脸识别：通过SIFT算法降维和BP神经网络的结合，降低计算复杂度，提高人脸识别的效率。三、研究内容和方法本研究主要包括以下两个部分：1.SIFT算法降维（1）SIFT算法特征提取：对人脸图像进行预处理，提取SIFT描述子特征。（2）PCA降维：对提取出的SIFT描述子特征进行PCA降维处理，减少特征向量的维数。2.BP神经网络识别（1）网络结构设计：设计一个BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。（2）特征向量输入：将降维后的特征向量作为输入，经过网络传递，得到识别结果。（3）训练和优化：采用误差反向传播算法进行训练，并通过参数调整和学习率优化来提高识别率。四、研究预期结果通过本研究，预期实现以下目标：1.实现对人脸图像的自动识别：采用SIFT算法降维和BP神经网络结合的方法，能够实现对人脸图像的自动识别。2.提高识别准确率：采用SIFT算法降维处理，能够减少特征向量的维数，提高识别准确率。3.改善鲁棒性：采用BP神经网络学习抽象特征，改善对图像变化的适应性，提高识别的鲁棒性。4.降低计算复杂度：采用SIFT算法降维和BP神经网络结合的方法，能够降低计算复杂度，提高识别效率。五、研究进展和计划目前，已完成对SIFT算法降维和BP神经网络结合的人脸识别方法的设计，开始进行实验。后续工作计划如下：1.数据集准备：选取适量的人脸图像数据集，包括不同角度、不同表情、不同光照等变化。2.实验设计：设计识别实验，包括训练样本和测试样本的选取、网络结构、迭代次数等参数的设置。3.实验结果分析：根据实验结果进行分析，比较SIFT算法降维和BP神经网络结合方法和传统方法的识别精确度、鲁棒性和计算效率。4.优化改进：根据实验结果进行网络

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