基于LDA的人脸识别的中期报告.docx

基于LDA的人脸识别的中期报告
一、研究背景和目标
随着计算机视觉技术的发展，人脸识别技术在实际应用中越来越重要。而其中的一项关键技术是特征提取，即从人脸图像中提取出有用的信息以实现人脸识别。一种常见的特征提取方法是基于LDA（线性判别分析）的方法，它可以将高维的图像数据映射到低维空间中，实现特征的有效提取。本次研究的目的就是通过基于LDA的人脸识别方法，探索一种高效精准的人脸识别方案。
二、研究方法
1、数据集的准备
为了测试基于LDA方法的人脸识别效果，我们从互联网上获取了一些公开的人脸图像数据集，其中包含了大量的人脸图像数据。为了提高识别效果的精准度，我们筛选出其中质量较好的图像进行分析。
2、特征提取
基于LDA的人脸识别方法首先需要进行特征提取，提取的特征用于识别不同的人脸。我们使用了PCA（主成分分析）和LDA来提取人脸的特征，并将其映射到低维空间中。
3、分类器的训练和识别
特征提取完成后，我们需要进行分类器的训练和识别。我们使用了支持向量机（SVM）来训练分类器，并使用样本数据进行测试和分析。
三、预计结果
通过基于LDA的人脸识别方法，我们希望能够实现高精准度的人脸识别。预计实验结果可以达到高准确度的水平，并能够实现对不同人脸的识别。
四、研究进展
目前，我们已经完成了数据集的准备及特征提取工作，并开始进行分类器的训练和测试。我们正在不断调整实验参数，以期望得到最佳的识别效果。
五、结论和展望
基于LDA的人脸识别方法是一种高效精准的人脸识别技术，可以在实际应用中得到广泛的运用。在未来的研究中，我们将进一步深入研究LDA方法的优化和应用，以期望实现更为准确的人脸识别。