基于MATLAB的人脸识别方法研究任务书
2020-02-18 15:23:44
1. 毕业设计(论文)主要内容:
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掌握对图像的预处理方法,包括将彩色图像灰度化,对图像进行拉伸、边缘检测、灰度图的二值化以及图像去噪;
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利用图像的处理方法对人脸图像进行特征提取,根据人脸特征点检测与标定的结果,通过某些运算得到人脸特征的描述;
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将获得的人脸特征信息与已存人脸数据库信息进行匹配识别,确定待识别人脸图像的基本信息。
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1. 查阅相关文献资料不少于15篇,其中近五年外文文献不少于3篇;
2. 完成开题报告;
3.利用matlab软件来实现人的边缘分割,将彩色图像转化为灰度图像,并根据肤色在色度空间上的分布范围来设定门限阈值,实现人脸区域与非人脸区域的分割,通过图像处理等一系列操作来剔除干扰因素,从而定位出人脸区域;
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第1周—第3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,确定技术方案,完成开题报告;
第4周—第5周:论文开题;
第6周—第12周:完成主要研究工作,撰写论文初稿;
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[1] ran zhang, miao wang, cai, l.x., zhongming zheng, etc. lte-unlicensed: the future of spectrumaggregation for cellular networks[m]. wireless communications, ieee, june 2015.
[2]cheng chen, rapeepat ratasuk, amitavaghosh. downlink performance analysis of lte and wifi coexistence inunlicensed bands with a simple listen-before-talk scheme[m]. vtc spring 2015.
[3]shwetasagari, ivan seskar and dipankar raychaudhuri. modeling the coexistence of lte and wifiheterogeneous networks in dense deployment scenarios[c]. icc workshops#8194;2015: 2301-2306.
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