基于Gabor特征的稀疏表示人脸识别研究的任务书一、研究背景随着计算机视觉技术的快速发展，人脸识别技术已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。作为一种非接触式的生物识别技术，人脸识别技术已广泛应用于安全监控、金融银行、身份认证等领域。在人脸识别技术中，特征表示是一个非常重要的环节。Gabor特征是一种基于人类视觉感知机制的特征描述方法，常用于人脸识别任务中。Gabor特征对于光照、表情、姿态等影响因素具有很好的鲁棒性和可区分性，因此在人脸识别研究领域中得到了广泛的应用。但是，Gabor特征维数较高，对于实时性要求较高的应用场景难以满足要求，因此如何有效地降低Gabor特征维数成为研究的一个重点。稀疏表示是一种新兴的特征降维方法，通过最小化数据向原始样本的残差，并使用L1范数对特征向量进行约束，实现有效地降低特征维数。稀疏表示在人脸识别中得到了广泛的应用并取得了不错的效果。本研究将探索基于Gabor特征的稀疏表示方法在人脸识别中的应用，旨在提高人脸识别的准确率和实时性。二、研究目的本研究的目的是：1.探索基于Gabor特征的稀疏表示方法在人脸识别中的应用，提高人脸识别的准确率和实时性。2.研究基于稀疏表示的人脸识别算法在不同人脸数据集上的效果，并与传统的人脸识别算法进行对比。3.探索基于稀疏表示的人脸识别算法在光照、表情、姿态等不同情况下的鲁棒性。三、研究内容1.分析Gabor特征在人脸识别中的优势及缺点，讨论基于稀疏表示的Gabor特征降维方法的原理及优点；2.搜集常用的人脸数据集并进行预处理，提取Gabor特征，并使用基于稀疏表示的降维方法对其进行降维，得到新的特征向量；3.采用分类器对新的特征向量进行分类，比较基于稀疏表示的人脸识别算法与传统人脸识别算法的识别准确率，并进行实时性对比；4.对基于稀疏表示的人脸识别算法在光照、表情、姿态等情况下的鲁棒性进行分析和评估。四、研究方法1.对常用的人脸数据集进行预处理并提取Gabor特征；2.基于稀疏表示方法对Gabor特征进行降维，得到新的特征向量；3.采用多种分类器对新的特征向量进行分类，比较不同分类器在基于稀疏表示的算法中的效果；4.在光照、表情、姿态等情况下对基于稀疏表示的算法进行实验，分析其鲁棒性；5.分析、总结数据并撰写发表论文。五、研究进度安排本研究的进度安排如下：阶段一（1-2周）：搜集学习相关文献，阅读并总结相关研究的理论模型和方法。阶段二（3-4周）：收集人脸数据集，在Matlab环境下进行数据预处理和Gabor特征提取，实现稀疏表示算法。阶段三（5-6周）：实现基于稀疏表示的人脸识别算法，并采用多种分类器对新的特征向量进行分类。阶段四（7-8周）：在不同人脸数据集上进行算法测试，并进行对比、分析和总结。阶段五（9-10周）：在光照、表情、姿态等场景下进行实验，测试算法的鲁棒性，并进行分析总结。阶段六（11-12周）：完成论文的撰写并准备答辩。