基于特征组合的人脸识别技术研究的开题报告一、研究背景人脸识别技术作为一种生物测量技术，在安全、便捷等方面具有广泛的应用前景。目前，人脸识别技术已经在银行、机场、商场等领域得到了广泛的应用，并且随着智能手机和智能门锁的普及，人脸识别技术也开始逐渐进入家庭。然而现有的人脸识别技术普遍存在的问题是，识别准确率不高、易受光照、角度、表情等因素的影响，不能在复杂的环境下实现精准的识别。因此，如何提高人脸识别技术的准确率，是近年来研究的热点问题。二、研究内容本文的研究目标是，针对现有的人脸识别技术存在的问题，提出一种基于特征组合的人脸识别技术，以提高人脸识别的准确率。具体研究内容如下：1.研究常用的人脸识别技术，包括传统的特征提取算法（如Haarcascades、HOG、LBP等）以及深度学习模型（如卷积神经网络等），分析其优缺点。2.提出一种基于特征组合的人脸识别算法，通过将多种特征相结合，提高人脸识别的准确率。具体包括以下几个方面：（1）采用多种特征提取算法，包括传统的Haarcascades、LBP等算法以及深度学习模型中的卷积层特征提取等算法，提取多种特征。（2）对多种特征进行特征选择，筛选出对人脸识别准确率具有重要作用的特征。（3）将筛选出的多种特征进行特征组合，提高人脸识别的准确率。3.设计实验，通过实验验证所提出的基于特征组合的人脸识别技术的准确率和实用性，并与现有的人脸识别技术进行比较分析。三、研究意义本文的研究意义主要体现在以下几个方面：1.提高人脸识别的准确率。通过将多种特征相结合，提高人脸识别的准确率，适用于各种复杂环境下的人脸识别任务。2.提高人脸识别的实用性。多种特征的组合使得该算法能够适应不同的人脸识别场景，实用性更加广泛。3.为人脸识别技术的发展提供参考。本文提出的人脸识别算法可为后续的相关研究提供参考和借鉴。四、研究方法本文将采用如下研究方法：1.文献调研。通过查阅相关文献，了解当前人脸识别技术的发展状况、优缺点等。2.算法设计。根据文献调研的结果，提出一种基于特征组合的人脸识别算法，并进行详细的算法设计。3.实验设计。设计实验验证所提出的算法的准确率和实用性，与其他算法进行比较分析。4.数据处理、评估。对实验采集得到的数据进行处理，评估算法的准确率和实用性。五、预期成果本文的预期成果包括：1.提出一种基于特征组合的人脸识别算法，用于提高人脸识别的准确率。2.通过实验验证，论证所提出的算法相对于传统算法的优越性，以及适用于不同场景下的人脸识别任务。3.撰写相关科技论文并发表。六、研究进度安排本文的研究进度安排如下：第一年：开题、文献调研、算法设计。第二年：实验设计、数据采集、数据处理、准确率评价。第三年：撰写相关科技论文并发表、答辩、论文修改。七、参考文献[1]李致获.基于深度学习和传统算法的人脸识别方法研究与实现[J].计算机科学与应用,2020,10(1):181-183.[2]NASEERT,NGODL,HONGHK,etal.Multi-modalmulti-tasklearningforfacerecognitionacrossposeandillumination[C]//2018IEEEWinterConferenceonApplicationsofComputerVision.IEEE,2018:1102-1111.[3]CHENW,XIEJ,WANL,etal.Facerecognitionviadeepfeaturefusion[C]//2019IEEEWinterConferenceonApplicationsofComputerVision(WACV).IEEE,2019:1415-1424.