1. 毕业设计（论文）的内容和要求
研究基于HOG特征的识别算法，对不同类型的输入图像进行图像预处理，消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性，然后进行HOG特征提取，通过计算等，统计出方向梯度直方图。
2. 实验内容和要求
1.介绍人脸识别系统的流程，分析预处理的常用方法和关键步骤；
2.以matlab为运行软件，对图像进行灰度处理的，保护图像有用信息，提高匹配识别精度；
3.以matlab为运行软件，对采集图像进行分析、归一化处理，计算梯度方向和幅度梯度，最后级联整合，统计出hog特征的方向梯度直方图。
3. 参考文献
[1]贾磊. 基于lbp和hog特征融合的人脸表情识别算法研究[d].中北大学,2019.1-2.
[2]krizhevsky a, sutskever i, hinton g e. imagenet classification with deep convolutional neural networks[c] // advances in neural information processing systems 25. curran associates: nips, 2012: 1097-1105.
[3]左腾．人脸识别技术综述［j］．软件导刊，2017（2）：182-185.
4. 毕业设计（论文）计划
1、填写选题报表；（2019.12.22）
2、填写任务书及进程安排表，搜集相关资料，进行系统总体方案设计；（2019.12.30）
3、进行系统硬件及软件设计，并进行初步调试，撰写论文初稿；（2022.1.1-2022.3.30）
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