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基于小波变换与KPCA人脸识别技术研究的开题报告
一、选题背景
随着人类社会的快速发展,人脸识别技术得到了广泛的应用。人脸识别技术将图像处理、模式识别、信息安全等技术相结合,可以应用于安防监控、身份认证、智能交通等多个领域。在人脸识别技术中,小波变换和核主成分分析(KPCA)技术都是经典的特征提取和降维算法,也是人脸识别领域研究的热点。
二、研究目的
本文旨在研究基于小波变换与KPCA人脸识别技术,通过对人脸图像进行小波变换和KPCA降维处理,提取有效的人脸特征,提高人脸识别的准确率和效率。
三、研究内容
本文的主要研究内容包括以下几个方面:
1.研究小波变换在人脸识别中的应用,探索不同小波基函数对人脸识别的影响。
2.研究KPCA算法在人脸识别中的应用,对比KPCA与PCA算法的效果差异。
3.将小波变换和KPCA算法相结合,提取人脸的有效特征,构建人脸识别模型。
4.针对人脸识别中的数据量大和计算量大的问题,探索采用并行计算和GPU加速等方法优化算法运行效率。
4.研究意义
本文将探索基于小波变换和KPCA的人脸识别技术,希望能够提高识别率,降低误识率,同时优化算法的计算效率,为人脸识别技术的研究和应用做出贡献。
五、研究方法
本文将采用实验和理论相结合的方法来研究小波变换和KPCA在人脸识别中的应用。在实验部分,将利用公开的人脸数据库(如FERET、Yale、ORL等)进行实验验证,对比不同小波基函数和PCA、KPCA算法在人脸识别中的效果;在理论部分,将对小波变换和KPCA算法的原理进行深入研究和分析,探索如何将两种算法优化并结合使用,提高识别率和效率。
六、进度安排
第一阶段(1-2月):调研人脸识别技术,并对小波变换和KPCA算法进行深入学习。
第二阶段(3-4月):搜集公开的人脸数据库,进行人脸识别实验,探索小波变换和KPCA算法在人脸识别中的效果。
第三阶段(5-6月):对实验数据进行分析和总结,编写实验报告。
第四阶段(7-8月):对小波变换和KPCA算法的原理进行深入研究和分析,探索如何将两种算法优化并结合使用,提高识别率和效率。
第五阶段(9-10月):根据研究结果,撰写论文,并进行修改和审稿。
第六阶段(11-12月):完成论文的排版、提交和答辩准备。
七、预期成果
1.对小波变换和KPCA算法在人脸识别中的应用进行了深入研究,探索了两种算法的优缺点和相互结合的方式。
2.实验验证结果表明,将小波变换和KPCA算法结合使用,可以提高人脸识别的准确率和效率。
3.论文发表在学术期刊或会议上,或获得相关科研竞赛的奖项。