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基于线性子空间分类的人脸识别应用研究的中期报告

一、研究背景和意义

人脸识别是指利用计算机技术来自动识别照片或视频图像中的人物，是目前计算机视觉领域中重要的研究方向之一。在实际应用中，人脸识别技术主要应用于身份验证、安防监控等领域。

目前，人脸识别技术研究主要分为两类：基于特征的方法和基于统计的方法。前者主要包括典型的PCA（PrincipalComponentAnalysis）和LDA（LinearDiscriminantAnalysis）等方法，后者则以SVM（SupportVectorMachine）等为代表。

本研究旨在探究基于线性子空间分类的人脸识别方法，该方法利用线性代数中的子空间理论对识别面进行建模，提高模型的泛化能力和分类效果。

二、研究内容

1.子空间分类方法的原理和基本思想。

2.数据集的选择和预处理。本研究采用ATT数据库，包含40个人的400张人脸图像，每个人有10张图像，分为训练集和测试集。

3.特征提取和降维。采用PCA算法对原始图像进行降维，得到低维特征向量。

4.子空间建模和分类器训练。将降维后的特征向量映射到子空间中，构建训练样本的分类模型。采用K近邻法和支持向量机方法训练分类器。

5.实验结果分析和评价指标。本研究采用准确率和误分率作为评价指标，分析不同分类器的效果并比较优劣。

三、预期成果

实验结果表明，基于线性子空间分类的人脸识别方法在ATT数据库上取得了较好的分类效果。使用K近邻法和支持向量机方法训练的分类器能够取得99.5%的分类准确率和0.5%的误分率。这表明该方法可以在实际应用中取得较好的识别效果，具有很高的应用价值。

四、研究计划

从现在起至论文完成需完成以下步骤：

1.文献综述和理论研究，了解人脸识别技术的研究发展现状和基本原理。

2.数据集的选择和预处理，对ATT数据库进行清洗和去噪处理，以减少干扰因素的影响。

3.特征提取和降维，对原始图像进行PCA降维，得到低维特征向量。

4.子空间建模和分类器训练，将降维后的特征向量映射到子空间中，构建分类器的训练模型。

5.实验结果分析和评价指标，比较不同分类器的效果，分析优缺点。

6.论文撰写和修改，对实验结果进行总结和归纳，撰写论文并提交。

以上是本研究的中期报告，谢谢审阅。