基于支持向量机的人脸检索系统设计和实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展和人们对安全需求的日益增长，人脸识别技术作为一种便捷高效的生物特征识别技术，在身份验证、安防监控、智能检索等领域展现出巨大的应用潜力。

人脸检索作为人脸识别技术的重要应用方向之一，旨在从海量人脸图像数据库中快速准确地检索出目标人脸图像，具有重要的学术价值和广泛的应用前景。

本课题研究旨在设计和实现一个基于支持向量机的人脸检索系统，以提高人脸检索的准确性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术自20世纪60年代提出以来，经过几十年的发展，取得了显著的成果，成为模式识别和人工智能领域的研究热点之一。

近年来，随着深度学习技术的兴起，人脸识别技术取得了突破性进展，但在实际应用中仍面临着光照、姿态、表情等因素的挑战。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题研究主要围绕基于支持向量机的人脸检索系统设计和实现展开，主要内容包括以下几个方面：
1.人脸图像预处理：针对人脸图像受光照、姿态、表情等因素的影响，研究人脸图像预处理方法，包括人脸图像灰度化、直方图均衡化、几何归一化等，消除噪声和干扰，提高图像质量，为后续特征提取和分类识别奠定基础。

2.人脸特征提取：研究有效的人脸特征提取算法，从人脸图像中提取具有判别力的特征向量。

常用的特征提取算法包括：主成分分析（pca）、线性判别分析（lda）、局部二值模式（lbp）等。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、系统实现和实验评估相结合的研究方法。

1.理论分析阶段：查阅国内外相关文献，研究人脸检索、支持向量机、特征提取等相关理论和技术，分析现有方法的优缺点，为算法设计提供理论依据。

2.算法设计阶段：根据研究内容，设计人脸图像预处理算法、特征提取算法、基于支持向量机的人脸分类器设计方法和检索结果排序算法，并进行仿真实验，验证算法的有效性。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点在于：
1.提出一种改进的人脸特征提取算法：针对传统特征提取算法对光照、姿态等因素敏感的问题，本课题将研究一种改进的人脸特征提取算法，例如：基于深度学习的特征提取方法，以提高特征的鲁棒性和判别力。

2.优化支持向量机分类器模型：针对人脸图像数据的高维性和复杂性，本课题将研究优化支持向量机分类器模型的方法，例如：采用核函数优化、参数寻优等方法，以提高分类器的精度和泛化能力。

3.设计高效的检索结果排序算法：针对大规模人脸数据库检索效率低下的问题，本课题将研究高效的检索结果排序算法，例如：采用基于哈希索引、倒排索引等方法，以提高检索速度。

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] 张洁,李文辉,王栋.基于深度学习的人脸识别研究综述[j].计算机应用研究,2021,38(12):3489-3496,3504.

[2] 刘闯,张卫明,周激流.基于深度学习的人脸检索研究综述[j].计算机工程与应用,2020,56(16):1-13.

[3] 王志良,黄元元,王亚楠,等.基于多特征融合的人脸识别方法研究[j].计算机应用研究,2019,36(12):3635-3639,3644.