基于SIFT特征的人臉檢測(cè)和人臉檢索的研究的開(kāi)題報(bào)告

基于SIFT特征的人臉檢測(cè)和人臉檢索的研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景人臉檢測(cè)和人臉檢索在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如人臉識(shí)別、安防監(jiān)控、人群管理等。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于深度學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)和人臉檢索方法取得了很大的進(jìn)展。但是基于傳統(tǒng)特征的方法仍然有其研究意義和應(yīng)用價(jià)值。SIFT（尺度不變特征變換）算法是一種傳統(tǒng)的特征點(diǎn)提取和匹配算法，具有尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性和描述能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛用于圖像識(shí)別和圖像檢索任務(wù)中。本文擬研究基于SIFT特征的人臉檢測(cè)和人臉檢索方法，以期為傳統(tǒng)特征的研究提供一定的參考價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容和方法1.研究?jī)?nèi)容本文將從以下三個(gè)方面展開(kāi)研究：（1）基于SIFT特征的人臉檢測(cè)方法采用SIFT算法提取圖像特征，建立人臉檢測(cè)模型，通過(guò)對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行特征匹配來(lái)檢測(cè)其中是否存在人臉。本部分的主要工作包括：數(shù)據(jù)集收集、SIFT特征提取、人臉檢測(cè)模型建立、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等。（2）基于SIFT特征的人臉檢索方法采用SIFT算法提取圖像特征，建立人臉檢索模型，通過(guò)對(duì)庫(kù)中的人臉圖像進(jìn)行特征匹配來(lái)檢索與測(cè)試圖像相似的人臉圖像。本部分的主要工作包括：數(shù)據(jù)集收集、SIFT特征提取、人臉檢索模型建立、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等。（3）基于深度學(xué)習(xí)和SIFT特征的人臉檢索方法將SIFT特征與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，提出一種新的人臉檢索方法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)提取特征并與SIFT特征進(jìn)行融合，提高人臉檢索的精度。本部分的主要工作包括：數(shù)據(jù)集收集、深度學(xué)習(xí)模型建立、SIFT特征提取、特征融合、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等。2.研究方法本文的研究方法主要包括以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)集收集本文將采用公開(kāi)的數(shù)據(jù)集如LFW（LabeledFacesintheWild）和YaleFaces收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。（2）SIFT特征提取采用SIFT算法提取圖像特征，并將其轉(zhuǎn)換為矩陣形式。（3）人臉檢測(cè)模型和人臉檢索模型建立采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法如SVM（SupportVectorMachine）和KNN（K-NearestNeighbors）等建立人臉檢測(cè)模型和人臉檢索模型，并使用交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行模型評(píng)估和選擇。（4）深度學(xué)習(xí)模型建立采用深度學(xué)習(xí)算法如CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）建立深度學(xué)習(xí)模型，并使用交叉驗(yàn)證方法進(jìn)行模型評(píng)估和選擇。（5）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分別對(duì)上述三種方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及在不同數(shù)據(jù)集上的推廣適用性。三、預(yù)期成果和意義1.預(yù)期成果本文預(yù)期提出一種基于SIFT特征的人臉檢測(cè)和人臉檢索方法，并將其與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，達(dá)到提高人臉檢測(cè)和人臉檢索精度的目的。同時(shí)，本文將提出一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)，并提供一些解決方案，對(duì)基于傳統(tǒng)特征的研究有一定的推動(dòng)作用。2.研究意義本文的研究對(duì)于傳統(tǒng)特征的