基于Fisher準則的人臉識別改進算法研究的開題報告一、選題的背景和意義隨著計算機技術的不斷發展和計算機視覺領域的快速發展，人臉識別技術在多個領域得到了廣泛的應用。人臉識別技術具有諸多優勢，如不需要觸碰身體，不需要特殊設備，便于實施等。人臉識別技術已經被應用于人臉識別門禁系統、身份識別、安全出入等領域，未來還有更廣闊的應用前景。人臉識別技術還存在許多挑戰，如光照變化、人臉遮擋等問題。針對這些問題，人們提出了基于Fisher準則的人臉識別算法。Fisher準則是一種統計學習方法，在人臉識別中具有較高的效果。但是，該算法在實際應用中存在一些局限性，如算法容易過擬合、對樣本數據的要求較高等。因此，本文選取以基于Fisher準則的人臉識別算法為基礎，對該算法進行改進，探討如何進一步提高人臉識別的準確度和魯棒性。二、研究內容本文選取基于Fisher準則的人臉識別算法為基礎，結合現有實際問題，對該算法進行改進。具體研究內容如下：1.對Fisher準則算法中的LDA過程進行分析，并找出問題所在；2.設計一種新的特征提取方法，增加樣本數據中不必要的信息；3.設計一種分類器，使得人臉識別算法能夠處理未知的類別；4.針對基于Fisher準則的特征提取算法中的局限性，提出一種新的高效率算法。三、研究方法本文采用的研究方法包括理論分析和實驗驗證兩個方面。1.理論分析對基于Fisher準則的人臉識別算法進行深入分析，找出該算法的問題所在，尋找算法改進的方向。2.實驗驗證根據理論分析的結果，設計實驗，通過對實驗結果進行分析，來驗證所提出的改進算法在人臉識別領域的實際效果。四、研究預期結果通過對基于Fisher準則的人臉識別算法進行改進，本文預期可以獲得以下結果：1.提高識別準確度和魯棒性，提高人臉識別的實用性。2.解決算法中的局限性，使得算法能夠處理更加復雜的情況。3.探索新的算法思路和方法，為人臉識別技術的發展提供新的思路。五、研究計劃1.文獻調研（1-2周）對相關領域的文獻進行調研，了解基于Fisher準則的人臉識別算法的原理和應用情況等。2.理論分析（2-3周）對基于Fisher準則的人臉識別算法進行深入分析，找出該算法的問題所在，尋找算法改進的方向。3.算法設計（4-5周）基于理論分析的結果，設計一種新的特征提取算法，并設計一種新的分類器。在設計過程中考慮實用性和算法實現的難易程度。4.實驗驗證（6-7周）設計實驗對算法進行驗證和評估，分析實驗結果。實驗過程中需要選擇適當的數據集，并進行實驗準備和數據預處理。5.論文撰寫（2-3周）根據實驗結果撰寫論文，并對實驗過程進行總結和評估。六、參考文獻[1]J.Lu,Y.Kong,C.Zhang,etal.Dual-referenceFisherdiscriminationdictionarylearningforfacerecognition.IEEETransactionsonImageProcessing,2015,24(3):807-819.[2]X.Wang,X.Li,D.Zhang,etal.Fisherdiscriminativespectralregressionforefficientfacerecognition[J].PatternRecognition,2013,46(6):1635-1644.[3]L.Chen,X.Wang,Y.Qin,etal.Fine-grainedstructuralunsymmetricPCA-basedlineardiscriminantanalysisforfacerecognition[J].Neurocomputing,2015,167:133-142.[4]G.H.Givens,W.F.Koppelman.AdaptiveandRecursiveSignalProcessingAlgorithms[M].CambridgeUniversityPress,2016.[5]M.D.Zeiler,R.Fergus.Visuali