基于非采樣Contourlet變換的人臉識(shí)別技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于非采樣Contourlet變換的人臉識(shí)別技術(shù)研究的開題報(bào)告一、選題背景在數(shù)字時(shí)代，隨著人們對(duì)個(gè)人信息的需求和對(duì)安全的日益關(guān)注，人臉識(shí)別技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，例如安防、身份認(rèn)證等。其中，基于圖像處理和模式識(shí)別的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代化社會(huì)中的一個(gè)重要研究方向。目前，人臉識(shí)別技術(shù)主要基于局部特征、全局特征或者二者結(jié)合的方法，其中局部特征提取方法是最為普遍的方法之一。傳統(tǒng)的局部特征提取方法，例如SIFT、SURF等，都是基于離散傅里葉變換（DFT）或者離散余弦變換（DCT）的方法，但這些方法在對(duì)圖像的邊界、紋理等特征提取方面存在一定的局限性。為了克服這些局限性，近年來，基于非采樣Contourlet變換（NSCT）的方法在圖像處理領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。NSCT是一種廣義多尺度分解方法，能夠更精細(xì)地捕捉圖像中的紋理和邊緣特征。因此，本文將研究基于NSCT的人臉識(shí)別技術(shù)，探討其在提取人臉局部特征方面的優(yōu)勢(shì)，并基于此設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效而精確的人臉識(shí)別系統(tǒng)。二、研究內(nèi)容本文將主要研究以下內(nèi)容：（1）分析NSCT的原理和特點(diǎn)，并與傳統(tǒng)的DFT、DCT等方法進(jìn)行比較。（2）根據(jù)人臉識(shí)別的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于NSCT的局部特征提取方法。（3）在提取到的局部特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效而精確的人臉識(shí)別系統(tǒng)。（4）通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于NSCT的方法在人臉識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)和可行性。三、研究意義本文的研究意義在于：（1）提出一種新的基于NSCT的局部特征提取方法，可以更精細(xì)地捕捉圖像中的紋理和邊緣特征，提高人臉識(shí)別的精度。（2）基于該方法，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)高效而精確的人臉識(shí)別系統(tǒng)，可以應(yīng)用于安防、身份認(rèn)證等領(lǐng)域。（3）為相關(guān)研究提供了一個(gè)新的思路和方法。四、研究方法本文將采用以下方法進(jìn)行研究：（1）理論分析：對(duì)NSCT的原理和特點(diǎn)進(jìn)行理論分析，并與傳統(tǒng)的DFT、DCT等方法進(jìn)行比較。（2）算法設(shè)計(jì)：根據(jù)人臉識(shí)別的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于NSCT的局部特征提取方法。（3）系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：在提取到的局部特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效而精確的人臉識(shí)別系統(tǒng)。（4）實(shí)驗(yàn)比較：通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于NSCT的方法在人臉識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)和可行性。五、進(jìn)度安排本文的進(jìn)度安排如下：第一階段（1周）：對(duì)NSCT的原理和特點(diǎn)進(jìn)行理論分析，并與傳統(tǒng)的DFT、DCT等方法進(jìn)行比較。第二階段（2周）：根據(jù)人臉識(shí)別的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于NSCT的局部特征提取方法。第三階段（2周）：在提取到的局部特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效而精確的人臉識(shí)別系統(tǒng)。第四階段（2周）：通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于NSCT的方法在人臉識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)和可行性。第五階段（1周）：撰寫論文，并進(jìn)行整體的修改和審校。六、參考文獻(xiàn)[1]DoM,VetterliM.Thecontourlettransform:Anefficientdirectionalmultiresolutionimagerepresentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2005,14(12):2091–2106.[2]TuragaP,PatelN,ChellappaR.Multiscalemodelsforimageandvideoprocessing[M].SpringerScience&BusinessMedia,2014.[3]LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision,2004,60(2):91-110.[4]BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.Surf:Speededuprobustfeatures[C]