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。

利用人脸图像进行身份识别，具有非接触性、便捷性、友好性等优势，在安防监控、身份验证、人机交互等领域拥有巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术作为一个多学科交叉的领域，近年来取得了显著的进展，并涌现出许多优秀的算法和应用。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题将重点研究基于matlab的人脸识别方法，主要内容包括以下几个方面：
1.人脸检测与定位:研究基于viola-jones算法和hog特征的人脸检测方法，利用matlab实现人脸检测与定位功能。

2.人脸图像预处理:研究人脸图像的灰度化、直方图均衡化、几何归一化等预处理方法，提高图像质量和识别精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作。

1.理论学习与文献调研:深入学习人脸识别技术的基本理论知识，阅读相关文献，了解国内外研究现状，掌握人脸识别算法的基本原理、优缺点以及适用场景。

2.算法选择与实现:根据研究目标和应用需求，选择合适的人脸检测、特征提取和人脸识别算法，并在matlab平台上进行实现和优化。

5. 研究的创新点

本课题的研究创新点在于：
1.算法优化:本研究将在经典人脸识别算法的基础上，针对特定应用场景进行算法优化，例如改进特征提取方法、优化识别策略等，以提高识别精度和效率。

2.系统集成:将多种人脸识别技术集成到一个完整的系统中，并利用matlab平台实现人机交互界面，提高系统的易用性和实用性。

3.性能评估:建立科学合理的评价指标体系，对不同算法和系统的性能进行全面评估，为实际应用提供参考依据。

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. 刘思佳,苏勇,黄彩云,等.基于matlab的人脸识别系统设计[j].计算机应用与软件,2022,39(03):245-251.

2. 张帆,刘宇,王晓华.基于matlab gui的人脸识别系统设计与实现[j].电子技术与软件工程,2022(04):148-150.

3. 潘炎,王丽娟.基于matlab的人脸识别算法研究[j].科技风,2021(35):124-125.