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基于多统计特征和多分类器相结合的人脸识别研究的开题报告

一、研究背景

人脸识别技术是计算机视觉领域的一个热门研究方向，应用广泛，具有重要的现实意义和应用价值。在信息安全、公共安全、金融安全、智能家居等领域，人脸识别技术可以帮助进行身份验证、监控和管理，提高效率和安全性。人脸识别技术的研究涉及到许多问题，如人脸图像的采集、预处理、特征提取、分类器的构建等。其中，特征提取是人脸识别技术中最为关键的环节。

传统的人脸识别方法主要采用人工设计的特征或者基于物理模型的特征，这种方法存在着一定的局限性。近年来，深度学习技术的出现和发展为人脸识别技术的发展带来了新的机遇和前景。深度学习技术的广泛应用使得人脸识别的准确率得到了大幅度提高，但是在人脸图像较为复杂的情况下，单一的分类器往往无法达到理想的识别效果，必须采用多分类器相结合的策略，才能够达到更高的准确率。

二、主要研究内容

本课题将基于深度学习技术，利用多统计特征如局部二值模式（LBP）、局部特征直方图（LH）、灰度共生矩阵（GLCM）等，综合利用多分类器的方法进行人脸识别的研究。具体而言，主要包括以下内容：

1.采集和预处理人脸图像数据。采用公开数据集和自己收集的数据集，对原始图像进行预处理、人脸检测和标记，剔除噪声图像和异常图像。

2.提取多统计特征。结合深度学习技术，提取多个特征，包括局部二值模式（LBP）、局部特征直方图（LH）、灰度共生矩阵（GLCM），获得多维度的特征向量。

3.构建多分类器。采用多分类器相结合的策略，包括SVM、Adaboost、KNN、神经网络等多种分类器，将多个分类器的结果综合起来，提高识别准确率。

4.实现人脸识别算法。基于Python和Tensorflow等工具和框架，实现多统计特征和多分类器相结合的人脸识别算法，对算法进行测试和分析。

三、研究意义及创新点

1.多统计特征的综合应用。结合深度学习技术，从多个维度提取人脸图像的特征，有效扩大了识别特征的维度和范围。

2.多分类器的综合应用。采用多分类器相结合的策略，综合多个分类器的优缺点，提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。

3.实践创新教学。通过本课题的研究，可以掌握深度学习技术在人脸识别领域的应用方法，增强学生的实践能力和综合素质。

四、研究方法及技术路线

1.采集和预处理人脸图像数据。采用OpenCV和Face_recognition等开源工具对人脸图像数据进行采集、预处理和标记。

2.提取多统计特征。采用Python编程，结合Tensorflow等深度学习框架，编写多统计特征提取程序。

3.构建多分类器。采用MLlib等机器学习工具箱，构建SVM、Adaboost、KNN、神经网络等多个分类器。

4.实现人脸识别算法。将多个分类器的结果综合起来，编写Python程序，实现人脸识别算法。

五、预期结果及成果

本课题将基于多统计特征的综合应用和多分类器相结合的策略，构建基于深度学习的人脸识别算法。预期实现以下目标和成果：

1.实现多统计特征和多分类器相结合的人脸识别算法。

2.实现人脸检测、人脸标记和图像预处理的基本功能。

3.构建多个分类器，比较各个分类器的识别准确率和鲁棒性。

4.实现算法的平台化，便于使用和扩展。

5.发表相关学术论文，掌握深度学习技术在人脸识别领域的应用方法。

六、研究计划及时间进度

本研究计划的时间进度安排如下：

1.第1-2个月：研究深度学习技术，学习Python编程和Tensorflow框架的基本知识。

2.第3-4个月：采集和预处理人脸图像数据，获得多维度的特征向量。

3.第5-6个月：构建多个分类器，提高识别准确率和鲁棒性。

4.第7-8个月：实现人脸识别算法，对算法进行测试和分析。

5.第9-10个月：撰写论文，准备发表相关学术论文。

七、研究经费预算

本研究经费主要用于购买实验设备和图书、会议参会费等，预计需要经费10万元。具体经费细目如下：

1.实验设备购买费用：5万元。包括计算机硬件、搭建开发环境所需的软件等。

2.图书资料购买费用：2万元。主要用于购买相关计算机视觉、深度学习和人脸识别方面的图书和参考资料。

3.会议参会费用：3万元。包括参加国内外学术会议所需的差旅和住宿费用等。

4.杂项费用：0.5万元。包括纸张、打印和办公等杂项费用。

八、参考文献

1.WeiL,FeiX,HuaY,etal.ComparativeStudyofLBPandDSIFTforFaceRecognition.Journalofcomputers,2013.

2.AhonenT,HadidA,PietikainenM.Facerecognitionwithlocal