基于改进明暗恢复形状（SFS）的人脸识别算法研究与实现的中期报告.docx

基于改进明暗恢复形状（SFS）的人脸识别算法研究与实现的中期报告

一、课题研究背景

人脸识别是近年来备受重视的研究方向之一。在实际应用中，人脸图像分辨率较低、光照条件较差、遮挡和表情等因素对识别准确率有影响。因此，如何对人脸图像进行预处理来提高准确率是人脸识别技术的研究重点之一。

改进明暗恢复形状（SFS）算法是一种用于图像预处理的方法。该算法可以通过对光照和形状的重建来提高图像的质量。与传统的人脸识别方法相比，改进SFS算法能够更好地解决光照和形状的问题，从而提高识别准确率。

二、研究目的

本课题的研究目的是探讨基于改进SFS算法的人脸识别算法，并进行实现。具体的研究内容包括：

1.研究改进SFS算法的理论基础和处理步骤，了解其优缺点及适用范围；

2.分析改进SFS算法在人脸识别中的应用，探讨其在解决光照和形状问题时的优势；

3.基于改进SFS算法设计人脸识别算法，包括图像预处理和人脸特征提取等步骤；

4.实现算法并进行实验评估，对比改进SFS算法和传统算法的识别准确率和效率。

三、研究内容及进度安排

本课题的研究内容及进度安排如下：

1.第一阶段（已完成）：阅读相关文献，了解改进SFS算法的理论和应用，并学习图像预处理和特征提取的基本方法。

2.第二阶段（正在进行）：根据改进SFS算法的处理步骤，设计人脸识别算法，并实现图像预处理和特征提取等功能。

3.第三阶段（待进行）：编写实验代码，对改进SFS算法和传统算法进行比较分析，评估其在人脸识别中的准确率和效率。

4.第四阶段（待进行）：撰写毕业论文，包括研究背景、研究内容、实验结果和总结等部分。

四、思路和方法

本课题将基于改进SFS算法进行人脸识别。具体的思路和方法如下：

1.图像预处理：首先对图像进行预处理，包括图像归一化、光照补偿等步骤，以减小光照和形状带来的影响。

2.特征提取：采用局部二值模式（LBP）算法提取特征，以获取人脸特征向量。该算法具有简单、快速、鲁棒性等特点，能够很好地处理图像纹理信息，有效提高识别准确率。

3.人脸识别：利用K近邻法（KNN）对特征向量进行分类，以实现人脸识别。

五、实验评估和结果分析

本课题将设计实验进行评估，并对比改进SFS算法和传统算法在人脸识别中的识别准确率和效率。实验结果分析将采用混淆矩阵、ROC曲线等方式进行，以进一步分析算法的性能和适用范围。

六、存在问题和解决方案

在开展课题研究中，可能会遇到以下问题：

1.数据库选择困难：数据集的选择对识别结果具有重大影响，因此需要选择较大且具有代表性的数据集。解决方案是在充分了解各个数据集的基础上，根据实际需要进行选择。

2.实验结果不理想：实验结果可能受到算法参数和实验环境的影响，因此需要对算法参数进行调优，并确保实验环境的稳定和一致。