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基于Gabor变换的人脸识别技术研究中期报告.docx

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基于Gabor变换的人脸识别技术研究中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于Gabor变换的人脸识别技术研究中期报告 】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【基于Gabor变换的人脸识别技术研究中期报告 】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。基于Gabor变换的人脸识别技术研究中期报告本次中期报告主要介绍了基于Gabor变换的人脸识别技术的相关研究进展,包括以下几个方面:一、研究背景和意义通过人脸识别技术,可以实现对人类社会中的个人身份进行认证和对身份的自动识别。在现代社会,人脸识别技术已经广泛应用于证件申请、边境安全管理、公共安全监控等领域。本研究旨在探究基于Gabor变换的人脸识别技术,进一步提高人脸识别的准确性和可靠性。二、研究内容和方法本研究以基于Gabor变换的人脸识别技术为主要研究内容,采用下列方法进行研究::通过摄像机采集大量人脸图像,构建人脸识别数据集。:利用Gabor变换将人脸图像转化为特征向量。通过对Gabor变换的不同参数进行调整,进一步提高特征向量的可靠性和鲁棒性。:对特征向量进行筛选和评估,以选择最佳的特征集来进行人脸识别。:使用机器学****算法,如支持向量机(SVM)、决策树等构建分类器,进一步提高人脸识别的准确性和可靠性。三、研究进展我们已经完成了上述研究中的前三个步骤,即数据采集、Gabor变换和特征选择。具体地,通过摄像机采集了2500张包括不同年龄、性别、肤色和姿态的人脸图像,构建了人脸识别数据集。通过对Gabor变换的参数进行优化和调整,我们成功地将人脸图像转换为了特征向量。在特征选择方面,我们使用了基于相关性分析的方法,筛选了最佳的特征集。目前,我们正在研究分类器的设计和算法的优化。我们计划采用支持向量机作为分类器,并采用交叉验证的方法对分类器进行评估和优化。预计在下一阶段的研究中可以得出初步实验结果,进一步验证我们的研究成果。四、研究展望在未来的研究中,我们将继续探究基于Gabor变换的人脸识别技术,进一步提高人脸识别的准确性和可靠性。具体地,我们计划研究以下几个方面:,N)在人脸识别方面的应用。,进一步提高特征向量的可靠性和鲁棒性。、更丰富的人脸识别数据集,以验证和评估我们的研究成果。通过以上探索和研究,我们期望可以为人脸识别技术的发展做出一定的贡献。