基于局部二进制模式的多姿态人脸识别的研究的开题报告.docx

基于局部二进制模式的多姿态人脸识别的研究的开题报告 一、选题背景与意义 人脸识别是一项非常重要的研究领域，应用广泛，包括安保、考勤、门禁控制等多个领域。而多姿态人脸识别则是其中一个研究热点，因为它可以应对大多数实际场景中出现的非正面姿态的情况。多姿态人脸识别技术的研究对于提高人脸识别的准确率、应用范围和可靠性具有重要意义。因此，本文拟对多姿态人脸识别领域进行研究。 二、研究现状及问题分析 目前，人们普遍使用基于局部二值模式（LBP）的算法来实现人脸识别。该算法主要是计算图像中每个像素点的局部特征，进而识别人脸。但是，当人脸出现侧脸或者抬头低头等情况时，该算法的准确性显著降低。因此，如何针对多姿态情况下的人脸姿态变化和口罩、帽子等干扰因素进行有效的处理，提高人脸识别的准确率和稳定性，是本研究的重点问题。 三、研究内容和研究目的 为了解决上述问题，本研究将主要围绕自适应多尺度LBP算法来进行人脸识别的研究。具体研究内容包括： 1. 改进LBP算法，提高算法的鲁棒性。 2. 研究多尺度LBP算法，提高算法的适应性。 3. 通过大量实验，验证研究的算法在多姿态情况下的鲁棒性和准确率。 研究目的则是探究具有多姿态的人脸识别系统，为实际应用提供更加可靠和高效的技术支持。 四、研究方法和技术路线 本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，主要技术路线包括： 1. 收集多姿态人脸图像数据，进行数据集预处理及特征提取，建立特征数据库，为后续人脸识别提供数据支持。 2. 基于改进后的LBP算法，实现多姿态人脸识别，包括局部特征提取、多尺度特征融合，建立多姿态人脸识别算法模型。 3. 进行大量实验，分别测试算法的鲁棒性和准确性，并进行性能比较和分析，评估研究算法的优劣和可行性。 五、论文结构 本文主要分为以下几个部分： 第一章：绪论。主要介绍多姿态人脸识别的研究背景、意义和研究现状，提出本文的研究内容和目的，以及研究方法和技术路线。 第二章：基础理论。介绍图像处理和模式识别的基础理论，包括LBP算法的原理，多尺度LBP算法的实现原理，人脸识别的基本原理等。 第三章：多尺度LBP算法的改进及人脸识别建模。主要包括针对多姿态情况下的LBP算法改进及多尺度算法的建模。 第四章：实验设计与数据集。详细介绍多姿态人脸识别实验的设计和数据集的预处理和选用。 第五章：实验结果与分析。进行多姿态人脸识别实验，对不同算法的鲁棒性和准确性进行对比和分析，并讨论实验结果的可行性和实用性。 第六章：结论。通过对实验结果的总结和分析，得出结论，对未来的研究工作和应用前景进行展望。 六、预期成果 1. 实现多姿态人脸识别算法。 2. 构建多尺度LBP算法的识别模型，验证其鲁棒性和准确性。 3. 使用实验数据进行实验验证，产生相关数据报告，论证算法的可行性和优越性。