基于Gabor特征的LDA人臉識(shí)別方法研究的中期報(bào)告

基于Gabor特征的LDA人臉識(shí)別方法研究的中期報(bào)告一、研究背景人臉識(shí)別是一項(xiàng)重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，具有廣闊的應(yīng)用前景，包括安全認(rèn)證、社交網(wǎng)絡(luò)、視頻監(jiān)控等領(lǐng)域。在現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)中，基于Gabor特征的LDA方法具有較高的識(shí)別率和魯棒性，因此備受研究者的關(guān)注。本文將研究Gabor特征的提取和LDA分類方法，實(shí)現(xiàn)基于Gabor特征的人臉識(shí)別。二、研究方法1.數(shù)據(jù)采集本文使用ORL人臉庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，該數(shù)據(jù)集包括40個(gè)人的400張圖片，每個(gè)人有10張不同姿態(tài)和表情的照片。2.Gabor特征提取Gabor濾波器可以提取圖像中的紋理信息，適用于人臉識(shí)別。在本文中，將采用具有多個(gè)尺度和方向的Gabor濾波器來提取Gabor特征。具體步驟如下：1）將原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。2）使用不同大小和方向的Gabor濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波。3）對(duì)每個(gè)Gabor濾波器的輸出圖像進(jìn)行幅值歸一化和局部對(duì)比度增強(qiáng)。4）將每個(gè)Gabor濾波器的輸出圖像拼接成一個(gè)特征向量。3.LDA分類線性判別分析(LDA)是一種經(jīng)典的分類方法，可用于處理高維數(shù)據(jù)。在人臉識(shí)別中，LDA可以有效地降低特征維度并提高分類準(zhǔn)確率。具體步驟如下：1）將Gabor特征向量輸入到LDA分類器中。2）使用SVD方法降低特征維度。3）使用最近鄰分類器對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行分類。三、預(yù)期結(jié)果本文預(yù)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)基于Gabor特征的LDA人臉識(shí)別，具體預(yù)期結(jié)果如下：1.提取ORL人臉庫的Gabor特征向量。2.使用LDA分類器對(duì)ORL人臉庫進(jìn)行分類，并計(jì)算分類準(zhǔn)確率。3.與其他人臉識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比，如PCA和LBP。4.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)基于Gabor特征的LDA人臉識(shí)別的優(yōu)缺點(diǎn)，提出改進(jìn)方案。四、進(jìn)度計(jì)劃1.第一周：熟悉Gabor特征和LDA分類器的原理，閱讀相關(guān)文獻(xiàn)。2.第二周：完成ORL人臉庫的數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行預(yù)處理，包括將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像和裁剪為相同大小。3.第三周：實(shí)現(xiàn)Gabor特征的提取和LDA分類方法，完成基礎(chǔ)功能。4.第四周：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，計(jì)算分類準(zhǔn)確率，與其他人臉識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比。5.第五周：分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)基于Gabor特征的LDA人臉識(shí)別的優(yōu)缺點(diǎn)，提出改進(jìn)方案。6.第六周：完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告的撰寫和修改。五、參考文獻(xiàn)[1]李亮,趙炳良.基于Gabor特征和LDA的人臉識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(10):191-195.[2]郭喜凌,張朝輝.基于Gabor特征和LDA的人臉識(shí)別算法[J].電子科技,2013,26(6):85-87.[3]李志勇,馮謙.