基于2DGabor小波變換與2DPCA的人臉識別技術研究的中期報告中期報告一、研究背景人臉識別技術是生物特征識別領域中的一項重要技術，廣泛應用于人機交互、門禁系統、安防監控等領域。隨著圖像處理技術的不斷發展，人臉識別技術也不斷得到提高和應用。本文基于2DGabor小波變換與2DPCA的人臉識別技術進行研究，旨在提高人臉識別的準確率和魯棒性。二、研究內容1.2DGabor小波變換的理論基礎及實現方法Gabor小波變換是一種基于多尺度分析的信號分析方法，可有效提取不同尺度、不同方向的特征信息，用于圖像處理、模式識別等領域。本文采用二維Gabor小波變換技術，將原始圖像進行小波分解，提取圖像的紋理特征。具體實現方法為采用離散Gabor小波變換，對圖像進行分解，獲取小波系數圖像。2.2DPCA算法介紹及實現方法2DPCA是一種基于主成分分析的圖像處理方法，可有效提取圖像的主要特征，用于圖像壓縮、特征提取等領域。本文采用2DPCA算法，將2DGabor小波變換的特征進行降維處理，得到低維度的特征向量。具體實現方法為將小波系數圖像進行協方差矩陣計算，并對協方差矩陣進行特征值分解，按照特征值大小排序，選取前k個特征向量作為新的特征空間。3.人臉識別算法設計本文采用2DGabor小波變換與2DPCA相結合的人臉識別方法，將原始人臉圖像進行2DGabor小波變換，得到小波系數圖像，再對小波系數圖像進行2DPCA降維，得到低維度的特征向量，作為人臉的特征描述子。針對不同的測試人臉圖像，同樣進行2DGabor小波變換與2DPCA降維處理，得到測試人臉的特征描述子，將測試人臉的特征描述子與訓練樣本的特征描述子進行比對，得到最相似的人臉圖像，即為測試人臉的識別結果。三、預期成果本文旨在實現基于2DGabor小波變換與2DPCA的人臉識別技術，預期可達到以下成果：1.實現2DGabor小波變換與2DPCA算法的圖像處理流程；2.實現基于2DGabor小波變換與2DPCA的人臉識別算法；3.驗證所設計的人臉識別算法的性能，包括識別準確率和魯棒性。四、進度安排1.前期準備：2021年3月-4月2.算法設計與實現：2021年4月-6月3.性能測試與結果分析：2021年6月-7月4.論文撰寫與完成：2021年7月-8月五、參考文獻1.張賢達，張世文.基于改進2DPCA的人臉識別算法[J].計算機工程與應用,2020,56(11):29-35.2.LuW,ZhangD.Gaborfeaturebasedclassificationusingtheenhancedfisherlineardiscriminantmodelforfacerecognition[J].PatternRecognitionLetters,2006,27(15):1664-1671.3.YangJ,ZhangD,FrangiAF,etal.Two-dimensionalPCA:anewapproachtoappearance-basedfacerepresentationandrecognition[J].IEEETransac