基于環(huán)形對稱Gabor變換的人臉識別算法研究開題報告

基于環(huán)形對稱Gabor變換的人臉識別算法研究開題報告一、選題背景與意義人臉識別技術是現(xiàn)代生物識別技術中的重要一環(huán)。它通過對人臉圖像特征的提取和模式識別，實現(xiàn)對個體身份的鑒別和認證，因此在生物識別、安防等領域有著廣泛的應用。目前，常見的人臉識別方法包括基于特征的方法（如LBP、HOG、SIFT等）、基于圖像分割的方法、基于深度學習的方法等。然而，這些方法在處理大規(guī)模變形、遮擋等情況時，仍存在不足。因此，需要繼續(xù)研究新的、更有效的人臉識別算法。Gabor濾波器是一種可以提取復雜紋理特征的濾波器?；贕abor濾波器的人臉識別算法在近年來得到了廣泛應用。目前，許多研究者都已將Gabor濾波器引入到了人臉識別領域，取得了較好的效果。但是，這些方法都是基于線性對稱Gabor變換的，對于具有環(huán)形對稱性質的圖像特征提取效果不如人意。因此，本文將在環(huán)形對稱Gabor變換的基礎上，探究新型的人臉識別算法。二、研究內容本文將探究基于環(huán)形對稱Gabor變換的人臉識別算法，具體內容包括以下幾個方面：1.環(huán)形對稱Gabor變換在人臉識別中的應用2.基于環(huán)形對稱Gabor變換的人臉圖像特征提取方法3.基于人工神經網絡的特征分類方法4.實驗設計和結果分析三、研究方法本文的研究方法主要包括以下幾個方面：1.環(huán)形對稱Gabor變換的基本理論研究，包括變換方法、變換框架等2.基于環(huán)形對稱Gabor變換的人臉圖像特征提取方法的設計和實現(xiàn)，包括圖像預處理、濾波器設計、特征提取等3.基于人工神經網絡的特征分類方法的設計和實現(xiàn)，包括網絡結構設計、訓練算法等4.在公開數(shù)據(jù)集上進行實驗，對比分析各種方法的性能和優(yōu)劣四、預期研究結果通過本文的研究，預期可以得到以下結果：1.提出一種基于環(huán)形對稱Gabor變換的人臉識別算法，可以更好地提取具有環(huán)形對稱性質的圖像特征，提高人臉識別率2.實現(xiàn)基于人工神經網絡的特征分類算法，提高分類準確率3.在公開數(shù)據(jù)集上進行實驗，對比分析所提出的方法與其他方法的性能和優(yōu)劣，證明所提出的方法的有效性五、研究時間計劃本文的研究時間為1年，時間安排如下：第1個月：閱讀文獻，學習環(huán)形對稱Gabor變換和人臉識別算法的相關知識第2-3個月：研究基于環(huán)形對稱Gabor變換的人臉圖像特征提取算法第4-6個月：研究基于人工神經網絡的特征分類算法第7-9個月：進行實驗設計和結果分析第10-12個月：論文撰寫和修改六、參考文獻[1]AsifM,FaridA,HussainA,etal.FacerecognitionusingGaborfilterandradialbasisfunctionneuralnetwork[J].InternationalJournalofComputerApplications,2011,34(11):1-6.[2]LiuY,YangJ,LiuX,etal.FacerecognitionusingGaborfeatureandsupportvectormachine[C]//ProceedingsofInternationalConferenceonComputerScienceandSoftwareEngineering.IEEE,2008:1031-1034.[3]TeohABJ,GohCK,NgoDCL.AcomparativestudyofGaborwaveletsandGaborfiltersforfacerecognition[C]//ProceedingsofInternationalConferenceonImageProcessing.IEEE,2004:2519-2522.[4]ZhangL,YangM,ZhangD.FacerecognitionbasedonGaborwaveletstransform[C]//ProceedingsofInternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics.IEEE,2003:2367-2371.[5]RivasJR,PérezJC,SánchezA,etal.AP