基于RVM算法的人脸识别技术研究的中期报告.docx

基于RVM算法的人脸识别技术研究的中期报告 中期报告 一、项目背景 人脸识别技术现已成为计算机视觉领域研究热点之一，并得到了广泛应用。由于人脸具有独特性、稳定性和普遍性，因此人脸识别技术在各种场合都可以发挥重要作用。本项目旨在研究基于RVM算法的人脸识别技术，通过对比已有传统算法与本算法的实验结果，提高人脸识别准确率，进一步拓展人脸识别技术的应用范围。 二、技术意义 人脸识别是一种非常重要的生物识别技术，其心理学、图像学、模式识别、计算机科学等多个领域的交叉结合，使其成为一项科技领域的热点问题。在公共安全、智能监控、网络视频会议、人机交互等领域，人脸识别技术能够发挥重要作用。本算法应用RVM算法对人脸图像进行处理，获得更准确的特征值，提高人脸识别的精确性，具有极高的应用价值。 三、技术路线 本项目技术路线如下： 1、数据收集：采集足够的人脸图像特征值，保证算法的精度和可靠性。 2、特征提取：基于RVM算法，提取人脸图像的主要特征点，确定特征向量。 3、训练RVM模型：将提取到的特征向量分为训练集和测试集，利用训练集进行模型训练，调整参数，得到适应性更强的RVM模型。 4、人脸识别：将测试集中的人脸图像与训练好的RVM模型进行匹配，得出匹配结果。 五、预期成果及进展情况 本算法预计可以在现有模型的基础上，提高人脸识别率，避免出现类外样本（outliers）对分类决策的影响。目前已完成数据收集和特征提取，正在进行模型训练和人脸识别实验。初步的实验结果表明，本算法在人脸识别方面的表现要优于传统算法，正在进一步优化算法以获得更为准确的结果。