基于MATLAB的人脸识别方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

其在身份验证、安全监控、人机交互等领域具有巨大的应用潜力。

本选题以matlab为工具，对人脸识别方法进行研究，旨在探索高效、准确的人脸识别算法，并开发相应的matlab程序，为相关应用提供技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术发展迅速，国内外学者对其进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内在人脸识别领域起步稍晚，但发展迅速，在一些关键技术上已经取得了突破。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.人脸识别技术概述:介绍人脸识别的基本概念、发展历史、应用领域、优缺点以及面临的挑战等。

2.人脸图像预处理:研究如何对采集到的人脸图像进行预处理，以减少噪声、光照等因素对识别结果的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解人脸识别技术的最新研究进展、主要算法以及存在的问题等，为本研究提供理论基础和方向指导。

2.算法选择与改进:根据研究目标和应用场景，选择合适的算法作为研究基础。

在深入分析算法原理的基础上，尝试对其进行改进，以提高其性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.改进的人脸识别算法:针对现有算法的不足，结合研究现状，提出改进的人脸识别算法，以期提高识别精度、鲁棒性和效率。

2.特定场景下的应用研究:针对实际应用场景，例如复杂光照条件、遮挡情况下的人脸识别，对算法进行优化和改进，提高其在特定场景下的识别性能。

3.基于matlab的系统实现:利用matlab平台，开发一个完整的人脸识别系统，包括人脸检测、预处理、特征提取、识别等模块，并对其进行性能测试和评估，为实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 张宇,张生亮,李辉,等.基于改进pcnn的多尺度特征融合人脸识别[j].计算机科学,2023,50(01):228-235.

2. 赵阳,王龙,王春,等.改进mobilenet的人脸口罩佩戴检测方法[j].计算机应用,2023,43(01):306-312.

3. 林子为,刘晓东,周志勇.融合注意力机制和多特征的人脸识别[j].计算机工程与应用,2022,58(23):160-166.