人脸识别系统关键技术的研究与实现的开题报告.docx

该【人脸识别系统关键技术的研究与实现的开题报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【人脸识别系统关键技术的研究与实现的开题报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。人脸识别系统关键技术的研究与实现的开题报告一、研究背景人脸识别作为一种生物识别技术,已经被广泛应用于人类社会的各个领域。随着信息技术的迅速发展,人脸识别技术也在不断升级与优化,从最初的基于几何模型、模板匹配的方法逐渐发展成为基于特征提取、机器学****的方法,得到了更广泛的应用。目前,人脸识别技术已经在安防、金融、医疗等领域得到了广泛的应用,但是其仍然存在一些问题,如识别率不高、人脸神经网络结构复杂等。因此,本研究旨在通过对人脸识别技术的关键技术进行深入研究与实现,以期提高识别率、减少结构复杂度等问题。二、研究目的本研究的目的是:1、分析人脸识别技术的发展现状及存在的问题,了解其核心技术与算法。2、研究人脸识别技术关键技术,包括特征提取、分类器选择、人脸神经网络结构等,对其进行深入研究。3、开发人脸识别系统的关键技术,包括人脸检测、识别等功能,提高系统的性能和稳定性。三、研究内容及方法本研究的内容主要包括以下几个方面:1、人脸检测技术的研究。基于Haar特征和Adaboos算法构建人脸检测模型,提高系统的鲁棒性和效率。2、人脸特征提取技术的研究。研究基于局部二值模式(LBP)、主成分分析(PCA)等常用特征提取算法,并进一步优化本地特征提取算法,提高人脸识别准确率。3、分类器选择和优化。对SVM、KNN和神经网络等分类器进行研究,结合特定场景选用最合适的分类器,并对其进行参数调优,提高人脸识别的准确率。4、人脸神经网络结构的研究。以深度学****为基础,研究针对不同场景下的人脸神经网络结构设计方案,并开发具备自适应性的神经网络结构。在研究过程中,本研究将采用实验测试法、理论分析法以及文献综述法等方法。四、预期结果及意义本研究预计完成了一些关键技术上的优化,特征提取算法研究、分类器优化、人脸神经网络结构设计等方面,提高人脸识别率,减少结构复杂度。本研究成果将有助于人脸识别技术的进一步研究和应用。人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域具有重要的应用,本研究的成果将可以在这些领域对这些问题进行解决。