多类别及少量学习样本的人脸识别方法的研究开题报告

 2021-08-08 03:19:17

全文总字数:981字

1. 研究目的与意义

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,它是近20年来才发展起来的,20世纪90年代后更成为科研热点。

人脸识别属于生物识别技术,通过检测对比人脸图像来达到识别的目的。

人脸图像由于年龄、姿态、表情、光照等因素而具有一人千面的特点。

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2. 国内外研究现状分析

人脸识别技术诞生于二十世纪六十年代,但主要局限于收集和分析人脸面部特征(双眼距离,脸颊宽度等)。

七十至八十年代,有了进一步研究。

但都是基于小型的图像样本集(人脸的唯一性、识别倒转人脸图像、人脑在人脸感知中的作用)。

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3. 研究的基本内容与计划

研究内容: 小样本集下fisher最佳鉴别方法的求解在小样本集的情况下, 为奇异矩阵,这样使得最佳鉴别矢量的求解问题变得相当困难。

为了在小样本集的情况下,求解出fisher最佳鉴别方向,我提出了3种解决方法。

第一:扰动方法,根据矩阵扰动理论,在奇异矩阵 上加上一个小的扰动,使 变成非奇异矩阵 ,这样最佳鉴别方向 可由下述方程求解得到: ;第二:正交补空间方法,设 , 为 的正交补空间,则fisher最佳鉴别方向 可在 中选取;第三:秩分解方法,先对 进行秩分解,再对 作合同变换,最后,求 的最大特征值对应的特征向量 ,进而求出fisher最佳鉴别方向 。

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4. 研究创新点

1基于KL变换的有效鉴别特征抽取。

2尝试根据MATLAB语言编写程序来解决实际问题。

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