基于传统特征提取算法的人脸识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在安全监控、身份验证、人机交互等领域有着广泛的应用前景。

近年来，深度学习的兴起推动了人脸识别技术的快速发展，识别精度不断提高。

然而，深度学习方法通常需要大量的训练数据和计算资源，且模型可解释性较差。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术发展至今，涌现出众多特征提取算法。

早期的研究主要集中于传统特征提取算法，例如主成分分析（pca）、线性判别分析（lda）、局部二值模式（lbp）等。

这些算法在特征提取、降维和分类方面取得了显著成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.研究人脸识别的背景和意义，分析传统特征提取算法在人脸识别中的应用现状。

2.对比分析不同传统特征提取算法（如pca、lda、lbp、gabor等）的原理、特点、优缺点以及适用场景。

3.研究基于不同传统特征提取算法的人脸识别方法，包括特征提取、降维、分类等步骤。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和比较研究相结合的方法。

首先，对人脸识别技术和传统特征提取算法进行深入研究，分析其原理、特点和优缺点，并比较不同算法之间的性能差异。

其次，选择合适的人脸数据库，设计实验方案，对不同传统特征提取算法进行实验验证。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.系统比较不同传统特征提取算法在人脸识别中的性能表现，分析其优缺点和适用场景，为实际应用中选择合适的算法提供指导。

2.探讨传统特征提取算法与分类器之间的关系，研究如何选择合适的分类器以提高识别精度。

3.通过实验评估不同因素（如人脸库大小、图像质量、光照变化等）对传统特征提取算法性能的影响，为提高人脸识别系统的鲁棒性和可靠性提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.郭丽.人脸识别技术综述[j].信息与电脑,2023,35(18):101-104.

2.王艳敏,王雪.基于深度学习和传统特征融合的人脸识别算法[j].计算机工程与应用,2023,59(16):186-193.

3.张鹏,张凯,马也,等.融合多尺度特征和注意力机制的人脸识别算法[j].计算机科学,2022,49(12):320-326.