基于环形对称Gabor变换的人脸识别算法研究开题报告

基于环形对称Gabor变换的人脸识别算法研究开题报告一、选题背景与意义人脸识别技术是现代生物识别技术中的重要一环。它通过对人脸图像特征的提取和模式识别，实现对个体身份的鉴别和认证，因此在生物识别、安防等领域有着广泛的应用。目前，常见的人脸识别方法包括基于特征的方法（如LBP、HOG、SIFT等）、基于图像分割的方法、基于深度学习的方法等。然而，这些方法在处理大规模变形、遮挡等情况时，仍存在不足。因此，需要继续研究新的、更有效的人脸识别算法。Gabor滤波器是一种可以提取复杂纹理特征的滤波器。基于Gabor滤波器的人脸识别算法在近年来得到了广泛应用。目前，许多研究者都已将Gabor滤波器引入到了人脸识别领域，取得了较好的效果。但是，这些方法都是基于线性对称Gabor变换的，对于具有环形对称性质的图像特征提取效果不如人意。因此，本文将在环形对称Gabor变换的基础上，探究新型的人脸识别算法。二、研究内容本文将探究基于环形对称Gabor变换的人脸识别算法，具体内容包括以下几个方面：1.环形对称Gabor变换在人脸识别中的应用2.基于环形对称Gabor变换的人脸图像特征提取方法3.基于人工神经网络的特征分类方法4.实验设计和结果分析三、研究方法本文的研究方法主要包括以下几个方面：1.环形对称Gabor变换的基本理论研究，包括变换方法、变换框架等2.基于环形对称Gabor变换的人脸图像特征提取方法的设计和实现，包括图像预处理、滤波器设计、特征提取等3.基于人工神经网络的特征分类方法的设计和实现，包括网络结构设计、训练算法等4.在公开数据集上进行实验，对比分析各种方法的性能和优劣四、预期研究结果通过本文的研究，预期可以得到以下结果：1.提出一种基于环形对称Gabor变换的人脸识别算法，可以更好地提取具有环形对称性质的图像特征，提高人脸识别率2.实现基于人工神经网络的特征分类算法，提高分类准确率3.在公开数据集上进行实验，对比分析所提出的方法与其他方法的性能和优劣，证明所提出的方法的有效性五、研究时间计划本文的研究时间为1年，时间安排如下：第1个月：阅读文献，学习环形对称Gabor变换和人脸识别算法的相关知识第2-3个月：研究基于环形对称Gabor变换的人脸图像特征提取算法第4-6个月：研究基于人工神经网络的特征分类算法第7-9个月：进行实验设计和结果分析第10-12个月：论文撰写和修改六、参考文献[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