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小样本问题下人脸图像的鉴别特征抽取方法研究的开题报告

一、选题背景和意义：

随着计算机技术的发展以及互联网技术的普及，人们对于图像识别和人脸识别的需求越来越大。人脸识别是指从图像或视频中识别并验证特定人员身份的技术，其广泛应用于安防、金融、交通、医疗等领域。

然而，由于小样本问题的存在，人脸图像的鉴别特征抽取面临很大的挑战。传统的方法往往需要大量数据来训练模型，但是在实际应用中，获取大量的人脸图像数据是非常困难的。因此，如何在小样本情况下进行鉴别特征抽取成为了亟待解决的问题。

二、研究内容：

本研究将探讨小样本情况下的人脸图像鉴别特征抽取方法。具体研究内容如下：

1.综述传统的人脸图像鉴别特征抽取方法及其局限性。

2.分析小样本问题的本质，研究小样本情况下的数据扩增方法。

3.提出基于元学习的人脸图像特征抽取方法，该方法将传统的鉴别特征抽取方法与元学习相结合，能够在小样本情况下提高鉴别准确率。

4.实验验证元学习的人脸图像特征抽取方法，在小样本情况下的表现是否优于传统方法，并分析不同方法的优缺点。

三、研究方法：

本研究将采用实验和理论相结合的方法，具体方法如下：

1.实验部分：使用公开的人脸图像数据集进行实验，比较传统的鉴别特征抽取方法和基于元学习的方法在小样本情况下的表现。

2.理论部分：从数学模型和算法角度进行分析，研究小样本情况下鉴别特征抽取的本质，提出基于元学习的特征抽取方法，并优化该方法的参数。

四、预期成果：

本研究预期得到以下成果：

1.创新性提出基于元学习的人脸图像鉴别特征抽取方法，该方法能够在小样本情况下提高鉴别准确率。

2.实验验证基于元学习的方法在小样本情况下的表现优于传统方法。

3.分析不同方法的优缺点，为小样本情况下人脸图像鉴别特征抽取提供参考。

五、研究难点：

本研究的难点主要包括以下方面：

1.如何准确地定位并抽取人脸图像的鉴别特征。

2.如何在小样本情况下进行鉴别特征的抽取和训练。

3.如何选择合适的元学习算法，并进行参数优化。

六、研究计划：

本研究的时间安排如下：

第一年：

1.阅读相关文献，了解传统的人脸图像鉴别特征抽取方法及其局限性。计划时间：3个月。

2.分析小样本问题的本质，研究小样本情况下的数据扩增方法。计划时间：3个月。

3.提出基于元学习的人脸图像特征抽取方法，并优化该方法的参数。计划时间：6个月。

第二年：

1.使用公开的人脸图像数据集进行实验，比较传统的鉴别特征抽取方法和基于元学习的方法在小样本情况下的表现。计划时间：6个月。

2.分析不同方法的优缺点，并结合实验结果进行总结。计划时间：3个月。

3.撰写毕业论文。计划时间：3个月。

七、参考文献：

1.Koch,G.,Zemel,R.,Salakhutdinov,R.(2015).Siameseneuralnetworksforone-shotimagerecognition.ICML-DeepLearningWorkshop.

2.Vinyals,O.,Blundell,C.,Lillicrap,T.,Wierstra,D.,Kohli,P.(2016).Matchingnetworksforoneshotlearning.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,3630-3638.

3.Finn,C.,Abbeel,P.,Levine,S.(2017).Model-agnosticmeta-learningforfastadaptationofdeepnetworks.Internationalconferenceonmachinelearning,1126-1135.

4.Akata,Z.,Reed,S.,Walter,D.,Lee,H.,Schiele,B.(2016).Learningtorememberrareevents.Internationalconferenceoncomputervision,2431-2439.

5.Snell,J.,Swersky,K.,Zemel,R.(2017).Prototypicalnetworksforfew-shotlearning.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,4080-4090.