1. 毕业设计（论文）主要目标：
1.掌握数字图像处理的基础知识,了解灰度图像的属性和图像去噪方法。
2.了解掌握常规协同与逆性回归结合的协同的人脸识别算法。
3.熟悉运用稀疏矩阵用法来分类识别人脸。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
由于当今信息安全的重要性愈发明显，人脸识别的安全性,可靠性也愈发重要。人脸识别涉及到图像处理方面，传统的基于稀疏表示的人脸识别方法会受到有限人脸样本的影响，忽视了测试样本可能包含人脸识别所需要的特征信息。针对这种不稳定因素，本课题方案主要利用灰度图像的属性构造出一种新的人脸图，然后分别对原始图和新生成的人脸图进行去噪处理，利用常规与逆线性回归结合的协同表示稀疏分类识别算法进行人脸识别。
3. 主要参考文献
[1].基于低秩特征脸与协同表示的人脸识别算法[J].杨明中，杨平先.液晶与显示2017（08）
[2].基于稀疏表示的人脸识别算法[J].赵璞,袁华.大众科技.2014（04）
[3].人脸识别算法综述[J].延秀娟，陈永峰. 商场现代化.2008(26)
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