面部眼鏡摘除算法及其在人臉識別系統(tǒng)中的應(yīng)用開題報(bào)告

面部眼鏡摘除算法及其在人臉識別系統(tǒng)中的應(yīng)用開題報(bào)告開題報(bào)告一、選題的背景和意義近年來，隨著人們對生活質(zhì)量的追求和科技水平的提高，人臉識別技術(shù)廣泛應(yīng)用于金融、安防、交通、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域。面部眼鏡摘除算法是人臉識別技術(shù)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。眼鏡加入人臉圖像會對人臉識別的準(zhǔn)確率產(chǎn)生影響，因此需要將眼鏡從人臉圖像中去除。面部眼鏡摘除算法可以實(shí)現(xiàn)自動化地從人臉圖像中去除眼鏡，提高人臉識別的準(zhǔn)確率和可靠性。二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，國內(nèi)外對于面部眼鏡摘除算法的研究比較多，主要分為以下幾種：1.基于紋理的方法這種方法主要是根據(jù)眼鏡和皮膚的紋理差異，通過尋找紋理變化的邊界來分割眼鏡和皮膚區(qū)域，再進(jìn)行眼鏡去除。但是，這種方法對于眼鏡邊緣紋理比較模糊或皮膚紋理比較復(fù)雜的情況下會誤判。2.基于顏色的方法這種方法主要是通過顏色空間的變化來區(qū)分眼鏡和皮膚區(qū)域，再進(jìn)行眼鏡去除。但是，顏色方法對于光線變化或攝像頭參數(shù)變化比較敏感，會導(dǎo)致去除效果不佳。3.基于深度學(xué)習(xí)的方法這種方法主要是基于深度學(xué)習(xí)模型，通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，來實(shí)現(xiàn)眼鏡去除。這種方法通常能夠獲得比較好的去除效果，但是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。三、研究內(nèi)容和步驟本研究將探索一種基于圖像處理的面部眼鏡摘除算法。具體步驟如下：1.獲得人臉圖像，并進(jìn)行預(yù)處理。2.基于顏色空間的變化，選取特定區(qū)域，構(gòu)造眼鏡和皮膚的顏色模型。3.根據(jù)顏色模型，對人臉圖像進(jìn)行分割，找到眼鏡部分。4.對眼鏡部分進(jìn)行去除，并進(jìn)行后處理，使去除后的圖像更加平滑自然。5.對去除后的圖像進(jìn)行評估，并與其他方法進(jìn)行比較。四、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排預(yù)計(jì)本研究將于2021年10月開始，持續(xù)6個(gè)月。具體進(jìn)度安排如下：1.2021年10月-11月：對已有的面部眼鏡摘除算法進(jìn)行梳理和分析，并確定本研究的算法框架。2.2021年12月-2022年1月：獲得人臉圖像數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。3.2022年2月-3月：對人臉圖像進(jìn)行分割，找到眼鏡部分。4.2022年4月-5月：對眼鏡部分進(jìn)行去除，并進(jìn)行后處理。5.2022年6月：對算法進(jìn)行評估，并與其他方法進(jìn)行比較。參考文獻(xiàn)：1.I.Jabri,L.Arbelaez,L.J.Guibas,andK.D.K.;Glassesremovalusingmulti-scaleandmulti-orientationapproaches.InInternationalConferenceonComputerVision,pages1–8,2013.2.Ranasinghe,C.,Arachchi,H.K.,Fernando,A.:Anovelframeworkforeyeglassesremovalfromfacialimagesusingcolour