基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義熱紅外人臉識(shí)別技術(shù)是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)之一，其可以克服傳統(tǒng)人臉識(shí)別技術(shù)在光照條件、環(huán)境干擾等方面的限制，對(duì)于夜間或者光線較暗的環(huán)境中的人體識(shí)別有著很大的應(yīng)用前景。基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別技術(shù)在此方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用前景，并引起了廣泛的關(guān)注和研究。在人臉識(shí)別的應(yīng)用中，基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別技術(shù)能夠?qū)y理信息進(jìn)行有效地提取和分析，從而提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。二、研究目的本研究旨在通過(guò)研究Gabor小波變換的基本原理和熱紅外人臉識(shí)別技術(shù)的理論基礎(chǔ)，研究基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別技術(shù)，并探討其在熱紅外人臉識(shí)別中的特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用前景。三、研究?jī)?nèi)容及方法1.Gabor小波變換的基本原理及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用。2.熱紅外人臉圖像的采集、處理及特征提取方法。3.基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別算法的設(shè)計(jì)及優(yōu)化。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析。研究方法主要包括文獻(xiàn)調(diào)研、理論分析、算法設(shè)計(jì)、編程實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等。通過(guò)對(duì)Gabor小波變換的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用技術(shù)的分析和研究，建立基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別算法，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析算法的效果和優(yōu)劣。四、預(yù)期成果1.研究基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別技術(shù)的原理和應(yīng)用特點(diǎn)。2.建立基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別算法，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率。3.通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)算法的效果和優(yōu)勢(shì)進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，為熱紅外人臉識(shí)別技術(shù)的研究和應(yīng)用提供支持和幫助。五、研究難點(diǎn)本研究的主要難點(diǎn)在于如何將熱紅外人臉圖像的紋理信息進(jìn)行有效而且準(zhǔn)確的描述和提取，以及如何建立基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別算法并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率。六、研究實(shí)施計(jì)劃及進(jìn)度安排本研究計(jì)劃總時(shí)長(zhǎng)為12個(gè)月，按如下進(jìn)度安排：第1~2個(gè)月：開(kāi)題報(bào)告、理論研究和文獻(xiàn)調(diào)研。第3~6個(gè)月：熱紅外人臉圖像的采集、處理和特征提取方法研究。第7~9個(gè)月：基于Gabor小波變換的熱紅外人臉識(shí)別算法的設(shè)計(jì)及優(yōu)化。第10~11個(gè)月：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析。第12個(gè)月：論文撰寫(xiě)和完成。七、參考文獻(xiàn)1.ChengL,FangWu,Shou-mingZhau,etal.HierarchicalGabor-fisheralgorithmforfacerecognition.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,Vol.16,No.1,pp.96-105,January2006.2.ChenX,SongY,LiY.AnimprovedfacerecognitionalgorithmbasedonGaborfilter.Proceedingsofthe2010InternationalConferenceonComputationalIntelligenceandSoftwareEngineering(CiSE),December2010.3.XuW,ZhangL,ZhouC,etal.FacerecognitionusingkernelGaborfeaturesandmultilayeredsupportvectormachine.PatternRecognitionLetters,Vol.27,No.3,pp.197-206,February2006.4.XiangZ,XiaL,ZhangY.Thermalinfraredfacerecognitionusingmultiple