开题报告(00002).docx

开题报告燕山大学本科毕业设计(论文)开题报告课题名称:基于Fisher判别的人脸识别研究学院(系):燕山大学里仁学院年级专业:13级检测技术及仪器学生姓名:康立鹏指导教师:付荣荣完成日期:2017年3月25日目录一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义 -1- -1- -2-二、研究的基本内容,拟解决的主要问题 -3-三、方案论证 -4-(LDA) -4- -4-四、研究步骤及措施 -4-五、研究工作进度 -6-六、主要参考文献 -7-七、指导教师意见 -8-八、系级教学单位审核意见: -9-一、综述本课题国内外研究动态,,是一种统计判别和分组技术,就一定数量样本的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量信息所属的样本进行判别分组。人脸识别是一个典型的图像模式分析、理解与分类计算问题,涉及模式识别、图像处理和统计学习等多个学科。下面是这两方面的具体阐述及研究动态。Fisher判别:亦称典则判别,是根据线性Fisher函数值进行判别,通常用于梁祝判别问题,使用此准则要求各组变量的均值有显著性差异。该方法的基本思想是投影,即将原来在R维空间的自变量组合投影到维度较低的D维空间去,然后在D维空间中再进行分类。投影的原则是使得每一类的差异尽可能小,而不同类之间投影的离差尽可能大。Fisher判别的优势在于对分布、方差等都没有任何限制,应用范围比较广。另外,,这在许多时候是非常方便的。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。传统的人脸识别研究主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像; 并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别; 除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。综上所述,人脸识别技术在社会生活的诸多方面都具有广泛的应用,给人们的生产生活都带来了极大的方便,也正是因为如此,我决定选择这个题目作为我的毕业设计题目,从而更深入的认识人脸识别在生活中的应用。:一方面对典型的Fisher判别方法在人脸识别的应用上进行研究,实现人脸的自动识别。一方面,通过深度学习算法实现对人脸的自动识别并能够在实际生活中应用。意义:人脸识别主要用于身份识别,有望应用身份证、社保卡的身份确认以及门禁等安防系统中。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗