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基于Gabor特征的人脸确认算法研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着计算机技术的发展，人脸识别技术的应用越来越广泛。其中，人脸确认是一项基础的任务，即通过比对输入图像和数据库中已有的图像，确定输入图像中是否存在目标人物，具有重要的实际意义。人脸确认技术广泛应用于安全领域、金融领域、物流领域等多个领域。
Gabor特征是基于Gabor滤波器输出的一组局部特征，它被广泛应用于人脸识别领域。与其他特征相比，Gabor特征具有很好的旋转不变性和尺度不变性，能够描述图像的纹理和边缘信息，因此可以有效提高人脸确认算法的准确性和鲁棒性。
本研究旨在探究基于Gabor特征的人脸确认算法，提高人脸确认算法的准确性和鲁棒性，为实际应用提供更好的技术支持。
二、研究内容与技术路线
（一）研究内容
1.综述人脸识别技术的发展现状和研究进展。
2.深入研究Gabor特征提取算法，探究Gabor滤波器的原理及其在人脸识别中的应用。
3.针对Gabor特征存在的不足，提出改进方法，优化Gabor特征的提取和处理过程。
4.结合人脸确认算法的特点，设计基于Gabor特征的人脸确认算法，优化人脸确认算法的准确性和鲁棒性。
5.使用公开数据集进行实验验证，并与其他人脸确认算法进行对比分析。
（二）技术路线
1.综述人脸识别技术的发展现状和研究进展。
2.深入研究Gabor特征提取算法，重点关注Gabor滤波器的原理及其在人脸识别中的应用。
3.分析Gabor特征存在的不足，提出改进方法，优化Gabor特征的提取和处理过程。
4.根据人脸确认算法的特点，设计基于Gabor特征的人脸确认算法，实现算法的具体流程。
5.使用公开数据集进行实验验证，评估算法的准确性和鲁棒性，并与其他人脸确认算法进行对比分析。
三、预期结果与创新点
（一）预期结果
1.实现基于Gabor特征的人脸确认算法，基于公开数据集评估算法的准确度和鲁棒性。
2.与其他人脸确认算法进行对比分析，证明基于Gabor特征的算法在准确性和鲁棒性方面具有优势。
（二）创新点
1.提出针对Gabor特征存在的不足的改进方法，优化Gabor特征的提取和处理过程，提高特征的描述能力和鲁棒性。
2.设计基于Gabor特征的人脸确认算法，充分发挥Gabor特征在人脸识别中的优势，提高人脸确认算法的准确性和鲁棒性。
四、进度安排
本研究计划在半年内完成。具体进度安排如下：
1.第1个月：撰写开题报告，深入研究相关技术。
2.第2个月：深入研究Gabor特征提取算法，探究Gabor滤波器的原理及其在人脸识别中的应用。
3.第3-4个月：针对Gabor特征存在的不足，提出改进方法，优化Gabor特征的提取和处理过程。
4.第5-6个月：设计基于Gabor特征的人脸确认算法，进行实验验证，并与其他算法进行比较分析。撰写论文。
五、参考文献
1.L.Wiskott,J.M.Fellous,N.Kruger,andC.vonderMalsburg,“Facerecognitionbyelasticbunchgraphmatching,”IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell.,vol.19,no.7,pp.775–779,Jul.1997.
2.X.Wu,Q.Yang,Z.Wang,andY.Lin,“AGaborfeaturebasedimagerecognitionmethodforautomaticsortingofwaste,”JournalofCleanerProduction,vol.148,pp.986–995,2017.
3.T.Ojala,M.Pietikäinen,andD.Harwood,“Acomparativestudyoftexturemeasureswithclassificationbasedonfeaturedistributions,”PatternRecognition,vol.29,no.1,pp.51–59,1996.
4.S.Shokouhi,S.Jahanbin,andH.Zhou,“Gaborfacerecognitionusinglinearsupportvectormachine,”inProc.Adv.Comput.Sci.Inf.Technol.(ACSIT’12),Singapore,2012,pp.119–125.