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基于稀疏表示的人脸识别算法研究的中期报告

一、研究背景和意义

随着计算机视觉在各个领域中的应用越来越广泛，人脸识别技术得到了越来越多的关注。人脸识别技术作为一种非接触式的生物识别技术，在许多领域具有广泛的应用前景，如安防监控、金融识别、社交网络等。

基于稀疏表示的人脸识别算法是人脸识别领域中的一种热门算法。通过将人脸图像表示为一组稀疏系数向量，然后通过稀疏系数向量来计算人脸相似度，从而实现人脸识别的目的。该算法具有鲁棒性好、不受光线和表情变化的影响等优点，因此得到了广泛的应用。

本研究旨在对基于稀疏表示的人脸识别算法进行深入研究，探究其在人脸识别领域的应用潜力和发展方向，为更好地推动人脸识别技术的发展和应用做出贡献。

二、研究内容和方法

1.稀疏表示基础理论研究：深入研究稀疏表示的理论基础和算法原理，掌握常见的稀疏表示算法及其优缺点。

2.基于稀疏表示的人脸识别算法研究：基于L1-Min和L1-L2最小化等稀疏表示算法，设计并实现基于稀疏表示的人脸识别算法，并通过实验验证其有效性。

3.实验设计和评价指标：选取公开数据集测试算法的性能，并对实验结果进行分析。

4.算法优化研究：针对稀疏表示算法的局限性和不足之处，设计并实现相应的优化方法，提高算法的准确性和鲁棒性。

三、预期成果

1.可以深入掌握基于稀疏表示的人脸识别算法的原理、优缺点和适用范围等方面的知识。

2.实现基于稀疏表示的人脸识别算法，并在公开数据集上对其进行测试。

3.初步探索并实现优化算法，并通过实验衡量其效果。

4.发表论文或获得专利，促进算法的进一步应用和推广。

四、研究计划

1.第一阶段（1-2个月）：学习稀疏表示算法相关理论，掌握基本的算法原理。

2.第二阶段（2-3个月）：设计和实现基于稀疏表示的人脸识别算法，并在公开数据集上测试。

3.第三阶段（2-3个月）：分析实验结果，通过对算法不足之处的探究和分析，设计和实现优化算法。

4.第四阶段（2个月）：撰写论文或申请专利，并宣传推广其应用价值。

五、参考文献

1.WrightJ,YangAY,GaneshA,etal.Robustfacerecognitionviasparserepresentation[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2009,31(2):210-227.

2.YangJ,WrightJ,HuangT,etal.Imagesuper-resolutionviasparserepresentation[J].IEEEtransactionsonimageProcessing,2010,19(11):2861-2873.

3.YousefhussienM,MousaG,YousifH,etal.Anaccuratefacerecognitionsystembasedoncombinationoffeatureextractionandsparserepresentation[J].InternationalJournalofEmergingTrendsTechnologyinComputerScience,2017,6(3):132-136.

4.XuF,ChenB,ChenL,etal.Discriminativesparsecodingforfacerecognition[C]//2013IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo(ICME).IEEE,2013:1-6.

5.ZhangS,ShanS,GaoW,etal.LocalGaborbinarypatternhistogramsequence(LGBPHS):Anovelnon-statisticalmodelforfacerepresentationandrecognition[C]//Proceedingsofthe16thInternationalConferenceonPatternRecognition(ICPR).IEEE,2002:III-437-III-440.