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基于NMF与BP神经网络的人脸识别方法研究的开题报告

一、选题背景和意义

随着生物识别技术的发展，人脸识别作为其中的一项重要技术已经广泛应用于安保、金融、通信等领域。但是，在实际应用中，人脸识别依然面临着许多困难和挑战，例如光照、角度、遮挡等因素的影响，背景杂乱等问题。因此，如何提高人脸识别的准确率和鲁棒性，成为了当前研究的热点和难点。

在人脸识别的方法中，基于NMF与BP神经网络的方法因其较好的适应性和泛化能力而得到了广泛的关注和应用。NMF（NonnegativeMatrixFactorization）是一种解决非负矩阵分解问题的方法，可以对原始数据进行降维处理和特征提取，并减少噪声和冗余信息。而BP神经网络则是一种常用的人工神经网络，能够进行非线性函数逼近和分类处理，并可快速收敛和学习。

因此，基于NMF与BP神经网络的人脸识别方法研究具有重要的理论和应用价值。本文将探讨如何通过该方法实现更准确、鲁棒的人脸识别。

二、研究内容和方法

本文的主要研究内容包括：

1.基于NMF与BP神经网络的人脸识别方法原理和算法。首先介绍NMF与神经网络的原理及其在人脸识别中的应用，进而提出基于NMF与BP神经网络的人脸识别方法。

2.数据集的构建与实验设计。本文将选取公开的人脸库进行实验，通过数据的预处理和特征提取，构建人脸识别样本集。同时，设计实验流程和评测指标，以比较该方法与其他方法的优劣性。

3.结果分析与讨论。通过实验，分析方法的识别精度和鲁棒性，并探讨人脸识别中的问题和挑战。

本文的研究方法主要包括：理论分析、算法实现、数据分析和实验仿真。具体地，采用MATLAB平台实现基于NMF与BP神经网络的人脸识别方法，并利用公开数据集进行实验和比较分析。

三、预期成果和意义

本文将研究基于NMF与BP神经网络的人脸识别方法，并通过实验和比较分析，验证方法的有效性和优越性，能够为人脸识别的实际应用提供一种新的解决方案。

具体的预期成果和意义如下：

1.提出一种基于NMF与BP神经网络的人脸识别方法，能够克服传统方法中的一些问题和缺点。

2.对该方法进行实验验证和比较分析，能够评估方法的性能和优劣，为人脸识别技术的进一步发展提供参考。

3.对人脸识别中的一些问题和挑战进行探讨，为后续研究和应用提供一定的理论和方法支持。

综上所述，本文的研究对于提高人脸识别技术的实际应用具有一定的重要意义和价值。