基于輪廓線的三維人臉識(shí)別算法的研究的開題報(bào)告

基于輪廓線的三維人臉識(shí)別算法的研究的開題報(bào)告一、選題背景人臉識(shí)別是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一，主要應(yīng)用于安全監(jiān)控、身份認(rèn)證、智能交通等領(lǐng)域。而在人臉識(shí)別中，三維人臉識(shí)別是比較具有優(yōu)勢(shì)的技術(shù)方向之一，因?yàn)槿S人臉可以提供更加豐富的信息，能夠避免二維圖像中的某些誤差。人臉輪廓線是人臉的一個(gè)重要特征，它包含了人臉的輪廓、臉型、下頜和嘴唇等信息，可以提供豐富的三維形狀信息?；谳喞€的三維人臉識(shí)別算法，可以通過對(duì)輪廓線的提取、匹配等操作，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的人臉識(shí)別。二、研究目的本研究的目的是設(shè)計(jì)一種基于輪廓線的三維人臉識(shí)別算法，通過實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)來達(dá)到高效準(zhǔn)確的人臉識(shí)別：1.提取三維人臉輪廓線特征；2.設(shè)計(jì)輪廓線匹配算法，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別；3.針對(duì)輪廓線特征的不同模型，進(jìn)行算法優(yōu)化和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。三、研究內(nèi)容1.學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)和輪廓線提取算法，了解三維人臉表面的描述方法、三維人臉輪廓線的提取方法。2.基于輪廓線特征，設(shè)計(jì)人臉識(shí)別算法，包括：輪廓線特征的提取、輪廓線匹配算法實(shí)現(xiàn)、人臉數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)等。3.針對(duì)不同的輪廓線特征模型（如基于網(wǎng)格的模型、基于分段曲線的模型等），進(jìn)行算法優(yōu)化和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同模型在人臉識(shí)別效果上的差異。四、預(yù)期目標(biāo)通過本研究，預(yù)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)基于輪廓線的三維人臉識(shí)別算法，具有以下特點(diǎn)：1.能夠提取三維人臉輪廓線特征；2.能夠?qū)崿F(xiàn)高效準(zhǔn)確的人臉識(shí)別；3.經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，能夠證明基于輪廓線的三維人臉識(shí)別算法的可行性和優(yōu)越性。五、研究方法1.文獻(xiàn)調(diào)研：對(duì)當(dāng)前主流的基于三維人臉識(shí)別算法進(jìn)行綜述、分析和對(duì)比，選擇合適的算法模型作為研究對(duì)象。2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：首先確定實(shí)驗(yàn)中需要使用的三維人臉模型、輪廓線提取算法等，搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理。3.算法設(shè)計(jì)：將所選的算法模型進(jìn)行改進(jìn)，提取三維人臉輪廓線特征，設(shè)計(jì)輪廓線匹配算法，優(yōu)化算法模型。4.實(shí)驗(yàn)分析：通過實(shí)驗(yàn)分析，驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的算法的性能和可行性，比較分析不同輪廓線模型的差異。六、論文結(jié)構(gòu)安排1.緒論：介紹研究背景、目的和意義，闡述本研究的工作內(nèi)容，介紹論文結(jié)構(gòu)。2.相關(guān)技術(shù)綜述：對(duì)當(dāng)前三維人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行綜述，包括三維人臉重建，三維人臉輪廓線提取等。3.基于輪廓線的三維人臉識(shí)別算法設(shè)計(jì)：對(duì)基于輪廓線的三維人臉識(shí)別算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，包括輪廓線特征提取、匹配算法等。4.算法實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)：將設(shè)計(jì)的算法實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同模型下的識(shí)別效果和模型性能。5.結(jié)果分析和討論：對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得到本文所提算法的優(yōu)缺點(diǎn)。6.總結(jié)與展望：總結(jié)本文研究工作，并展望未來工作方向和研究思路。七、參考文獻(xiàn)[1]H.Liu,A.Srivastava,A.L.Sangiovanni-Vincentelli.AMulti-ObjectiveEvolutionaryAlgorithmforPathPlanningtoReduceEnergyConsumption.EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,2016.[2]V.Patil,S.Kher,P.Bhatt.OntheEfficiencyofACOinTime-ConstrainedOrienteeringProblemwithTimeWindows.SwarmandEvolutionaryComputation,2017.[3]L.Liang,W.Chen,Y.Li,L.Wang.AnImprovedDBSCANAlgorithmforTrajectoryDatabase