基于Adaboost理论的人脸检测方法开题报告

 2021-08-08 01:08

1. 研究目的与意义

由于人脸识别系统在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代智能人机界面等众多领域具有重要的应用价值,近年来人脸检测开始被作为一个独立的课题受到研究人员的普遍重视。

因此,本课题为了研究更加快速、精确地在一幅图片中检测出人脸的方法,系统地分析和探讨了多种人脸检测方法的基本理论,对人脸检测方法进行了深入的研究和讨论;深入研究基于Adaboost算法的人脸检测方法的同时,构建了一个人脸实时检测系统;提出了两类新的特征模板,增强了对倾斜人脸的检测效果,达到了优化检测的目的。

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2. 国内外研究现状分析

1引言人脸识别系统出现于20世纪60年代,而在如今已经进入应用阶段,并且成为模式识别领域最热门的研究项目,也是识别身份的重要手段。

但是传统人脸识别系统是基于可见光图像技术来识别的,但是这种方式存在着难以克服的缺陷,因此,寻找新的方法,重点是核心的尖端算法,是完善人脸识别技术的关键。

本文重点介绍的就是Adaboost算法对于人脸识别的作用,以及在人脸识别上实现应用。

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3. 研究的基本内容与计划

内容:(1)学习了解目前人脸识别系统的研究进展和成果报告,学习多种人脸检测方法的基本理论;(2)结合Adaboost的人脸检测方法,构建一个人脸实时检测系统;(3)给出各种结论的仿真程序,给出检测好坏指标。

计划:第1周:文献资料搜集,浏览整理文献资料,完成开题报告及文献综述;第2-4周:根据任务书并与指导老师沟通,整理形成论文的实验方案、工作思路与论文大纲、开展各项实验工作;第5-6周:开展各项试验工作,进行各种程序编写,结果分析;第7-10周:程序运行,并进行数据、图标的制作;第11-12周:论文撰写,完成初稿,并交指导老师审阅。

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4. 研究创新点

基于Adaboost算法的人脸检测方法,构建一个人脸检测系统,

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