android电子市场我的4开题报告

1、XX 大学 XX 学院本科生（设计）开题（学生用表）装订线（设计）题目基于 LDA 的人脸识别系统研究学部信息科学与工程学部专业计算机科学与技术学科工学学生指导教师李 XX 马 XX教授 助教课题来源及意义随着安全控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。人们的是在中看到这种技术的神奇应用：将到的嫌疑犯的脸部，输入到电脑中，与数据库中的资料进行比对，并找出该

2、嫌犯的详细资料和记录。这并非虚构的情节。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪 90 年代，目前主要应用在、金 融、物业管理以及考勤等领域。人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关的安全和考勤、边检、物业管理、 安全、智能、智能门禁、驾照验证、计算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就，国家 863项目“面像检测与识别技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一 热点科研领域掌握了一定的技术。科瑞奇技术开发在 2002 年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，

3、再对图像进行特征提取和识别。这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。系统可以接受时间间隔较长的，并能达到较高的识别率，在计算机中2300 人的正面 ，每人一张，使用相距 1-7 年、差别比较大的 去查询，首选率可以达到 50%，前 20张输出 中包含有与输入为同一人的的概率可达 70% 。2005 年 1 月 18 日，由电子系人脸识别课题组 苏光大教授主持承担的国家十五攻关项目人脸识别系统通过了由主持的鉴定。鉴定认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。二国内外的发展状况人脸识别的研究已经有相当长的历史，它的发展大致可以

4、分为四个阶段：第一阶段：人类最早的研究工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。第二阶段：关于人脸的机器识别研究开始于二十世纪七十年代。第三阶段：人机交互式识别阶段。本文主要基于线性区别分析(LDA Linear Discriminantysis )，它是Belhumeur 等17提出了 Fisherfa方法，是基于子空间方法的一个分支。三 本课题的研究目标、内容、方法、本课题的研究目标是利用本课题的研究内容如下：，设计并实现出基于 LDA 的人脸识别算法。1熟悉数字图像处理的基本内容以及人脸识别的基本知识。2熟悉中的基本函数，包括图像的输入、输出等等。熟

5、悉 LDA 算法。实现人脸识别部分的功能。四方法和是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。此高级语言可用于技术计算;此开发环境可对代码、文件和数据进行管理; 交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题; 数学函数可用于线性代数、统计、分析、筛选、优化以及数值积分等;二维和三维图形函数可用于可视化数据;各种工具可用于构建自定义的图形用户界面;各种函数可将基于的算法与外部应用程序和语言（如以及Excel）集成。因此，我选择五进度安排本课题进度安排如下：2012 年 3 月初，完成开题2012 年 3 月中2012 年脸识别有关的函数。2012 年 4

6、 月2012 年 5成初稿。来进行开发。，熟悉数字图像处理的基本内容。4 月，熟悉中的基本图像处理函数以及和人月，编程实现人脸识别功能，并对程序完成调试。完2012 年 6 月，完善算法，完成六方案的可行性终稿并进行答辩。下面对实验方案的可行性作简要分析。线性判别分析分析（LDA）有严格的理论保证，而且这些方法也在许多图像处理工作中获得了成功，实验中许多关键的数学操作第四阶段：20 世纪 90 年代以来，随着高性能计算机的出现，人脸识别方法有了 突破，才进入了真正的机器自动识别阶段。在用静态图像或 图像做人脸识别的领域中，国际上形成了以下几类主要的人脸识别方法：基于几何特征的人脸识别方法基于相

7、关匹配的方法基于子空间方法基于统计的识别方法基于神经网络的方法弹性图匹配方法都有非常成算法支持。本课题中我用到提供的部分算法来实现一些关键的函数，这使得算法的成功可能大大增加。当然人脸拍摄的复杂环境及人脸模式的多样性等会给系统带来一定问题，不过可以通过一些预处理操作尽可能的来削弱这些影响，总体来说，本课题的方案是可行的。七实验条件硬件环境： 一台 CPU环境：实验采用为 ITNEL Core i3M330 2.13GHz语言作为编程语言,使用，内存为 2 G 的 PC 机。7.14作为编辑和测试程序的参考文献。9 邹10，人脸识别技术的研究与实际应用，2003，邮电大学，基于模块 C-2DPC

8、A 改进算法的人脸识别方法，2009，东南大学11 Tao D, Li X, Wu X, MaybSJ, Geometric mean for subspaelection,IEEE Trans PatternMachell. 2009 Feb;31(2):260-74.学生签名：年月日higher dimens of space.J.Journal of the Optical Society of 2 America，1993，10：4054112，苏光大.人脸识别技术综述.中国图像图形学报，2000，5(11)：885-894，基于独立分量分析的人脸识别研究，2005王，2008 年华南理工大学，基于 Gabor 特征的人脸识别及其在安保系统中的应用，基于子空间分析的人脸识别研究，2007Cheng Y. Liu K，J，etal.Human face recognition method based on the sistical mof small sle size. SPIE Proc， ell. Robots and Computer ViX： Algorithms and Techn.1991， 1606：85