优秀毕业论文开题报告人脸识别中鉴别特征抽取若干方法研究的开题报告一、研究背景随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也越来越成熟。在人脸识别技术中，鉴别特征抽取是非常重要的一步。鉴别特征抽取可以将人脸图像中的信息转换为一组能够有效区分不同人脸的特征向量，从而实现人脸识别。目前，人脸识别中鉴别特征抽取的方法有很多种，如PCA、LDA、LBP、HOG等。但是，这些方法各有优缺点，如何选择适合的方法进行鉴别特征抽取，是当前需要研究的问题。二、研究目的本研究旨在通过对当前主流的鉴别特征抽取方法进行研究和比较，探索适合人脸识别的鉴别特征抽取方法，提高人脸识别的准确率和鲁棒性。三、研究内容本研究将对以下内容进行研究：1.主流的鉴别特征抽取方法的原理和特点，包括PCA、LDA、LBP、HOG等；2.对比不同鉴别特征抽取方法在人脸识别中的表现，包括准确率、鲁棒性、计算时间等指标；3.探索适合人脸识别的鉴别特征抽取方法，并进行实验验证。四、研究方法本研究将采用以下方法进行研究：1.收集相关文献资料，了解当前主流的鉴别特征抽取方法；2.利用公开数据集进行实验，比较不同鉴别特征抽取方法在人脸识别中的表现；3.对比实验结果，探索适合人脸识别的鉴别特征抽取方法。五、研究意义本研究将对人脸识别技术的发展具有重要意义。通过对不同鉴别特征抽取方法的比较和探索，可以提高人脸识别的准确率和鲁棒性，从而更好地满足实际应用需求。同时，本研究也有助于推动鉴别特征抽取方法的发展和优化，为人脸识别技术的进一步发展提供有益的参考。