基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法研究的开题报告一、选题背景人脸识别技术在日常生活中已广泛应用，如人脸支付、人脸门禁等。然而，人脸识别技术面临着一些难题，如光照变化、面部遮挡、姿势变化等。基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法能够更好地克服这些问题，并提高识别准确率。因此，本文选取了基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法为研究对象。二、研究目的本文旨在探究基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法，通过实验分析该算法能在什么情况下提高人脸识别准确率，希望能为人脸识别技术的发展做出一定的贡献。三、研究内容1.偏振成像原理及编码方法研究偏振成像是指把具有偏振特性的光，如线偏振、圆偏振、椭圆偏振等形态的光标记在成像过程中记录下来。该部分将研究偏振成像的成像原理及编码方法，系统了解偏振成像的机理及能够使用偏振成像捕获图像的优势。2.局部二值模式及其在人脸识别中的应用局部二值模式（LBP）是一种常用的纹理特征提取算法，可用于物体识别、人脸识别等领域。该部分将研究LBP的原理及局部图像纹理特征提取方法，并探究其在人脸识别中的应用。3.基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法及其实现该部分将结合偏振编码和LBP特征提取方法，探究基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法，并使用MATLAB等工具进行实现，分析实验结果及算法优劣。四、研究意义人脸识别技术在许多领域有广泛应用，如安防领域。而本文研究的基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法，能够更好地克服环境光照变化、遮挡、姿势变化等因素，提高人脸识别准确率。此外，在图像处理领域，偏振成像技术也是目前的研究热点之一，因此本文也能为偏振成像技术的发展做出一定的贡献。五、研究方法本文将采用文献调研及实验研究相结合的方法，通过对相关文献的阅读、对人脸图像的采集及处理，获得一定的数据并进行实验分析，为研究基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法提供支持。六、研究计划本文的研究计划主要分为以下几步：1.阅读相关文献，熟悉偏振成像原理及编码方法、LBP算法及其在人脸识别中的应用。时间节点：1周。2.采集人脸图像，并对图像进行处理，如去除噪声、裁剪图像等。并提取图像局部纹理特征，即LBP特征。时间节点：2周。3.使用偏振成像技术获取人脸图像。根据偏振编码方法获取图像的偏振图，提取特征，对两种方法得到的特征进行融合，构建基于偏振编码和LBP特征提取的人脸识别算法。时间节点：3周。4.使用不同数据集进行实验，并对实验结果进行分析、比较，确定该算法的优劣。时间节点：2周。5.撰写毕业设计论文，并准备答辩。时间节点：4周。七、预期成果本文的预期成果为建立基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法，并使用实验数据分析算法的性能及优劣，最终形成一篇有价值的毕业设计论文。