基于核四元数PCA的彩色人脸识别算法的实现与测试开题报告

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，在安全监控、身份验证、人机交互等领域有着广泛的应用前景。

传统的灰度人脸识别方法忽略了彩色图像中丰富的颜色信息，而颜色信息对于人脸识别具有重要的辅助作用。

因此，如何有效地利用颜色信息提高人脸识别率，成为近年来人脸识别领域的研究热点之一。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在人脸识别领域取得了丰硕的研究成果，各种人脸识别方法不断涌现。

现阶段的人脸识别方法主要可以分为两大类：基于几何特征的方法和基于统计学习的方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.研究彩色人脸图像的四元数表示方法。

将彩色人脸图像表示为四元数矩阵，利用四元数能够有效地描述彩色图像颜色信息的特性，为后续的人脸特征提取奠定基础。

2.研究核四元数pca算法。

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，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解彩色人脸识别、四元数理论、核主成分分析等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.算法设计与实现阶段：设计基于核四元数pca的彩色人脸识别算法，包括彩色人脸图像的四元数表示、核四元数pca算法的实现、人脸特征提取以及人脸分类识别等模块。

3.实验验证阶段：选择合适的公开人脸数据库，构建实验平台，进行仿真实验，验证算法的有效性和性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将四元数代数引入到彩色人脸识别中，利用四元数能够有效地描述彩色图像颜色信息的特性，提出了一种新的彩色人脸图像表示方法。

2.将核主成分分析方法扩展到四元数域，构建核四元数pca算法框架，实现了对彩色人脸图像的高效特征提取。

3.通过实验比较不同核函数对核四元数pca算法性能的影响，为核函数的选择提供了依据。

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] 毛英,张保华,宋卫华,等.基于改进四元数pca的人脸表情识别[j].光学精密工程,2020,28(11):2585-2594.

[2] 许志杰,蔡益.融合多特征和核pca的人脸识别[j].计算机应用与软件,2021,38(02):210-215.

[3] 张玉玺,冯晓龙,徐萌.基于改进pca和src的彩色人脸识别[j].计算机工程与应用,2020,56(14):160-166.