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。
近年来，随着深度学习技术的兴起，人脸识别技术取得了突破性进展，但在实际应用中仍面临着一些挑战，如对光照变化、姿态变化、表情变化的鲁棒性等。
因此，研究高效、鲁棒的人脸识别算法仍然具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术已经发展了几十年，涌现出许多优秀算法。
本部分将从国内外研究现状两方面进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是将HOG特征和多阶Zernike矩应用于人脸识别，并构建基于HOG和多阶Zernike矩的人脸识别系统。
具体包括以下几个方面：
1.人脸图像预处理：对输入的人脸图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化、几何归一化等操作，以减少光照变化、姿态变化等因素对人脸识别的影响。
2.HOG特征提取：利用HOG算子提取人脸图像的局部纹理特征，并将其转换为HOG特征向量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论学习阶段：查阅相关文献，深入学习人脸识别、HOG特征、Zernike矩等相关理论知识，了解国内外研究现状，并根据研究内容确定研究方案。
2.算法设计与实现阶段：根据研究方案，设计基于HOG和多阶Zernike矩的人脸识别算法，并选择合适的编程语言和开发工具进行算法实现。
3.实验验证阶段：收集和整理实验数据，搭建实验环境，利用实验数据对算法进行测试，并根据实验结果对算法进行优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于HOG和多阶Zernike矩的人脸识别算法，结合了HOG特征对光照和姿态变化鲁棒性强以及Zernike矩对旋转、尺度变化不敏感的特点，构建了一种高效、鲁棒的人脸识别算法。
2.探索了HOG特征和多阶Zernike矩的融合方法，通过融合两种特征的互补信息，进一步提高了人脸识别的准确率。
3.构建了基于HOG和多阶Zernike矩的人脸识别系统，并在公开数据集上进行了实验验证，验证了算法的有效性和鲁棒性。
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. 王勇,李亚峰,李鑫. 基于HOG特征和深度学习的人脸识别算法[J]. 电子测量技术,2021,44(06):79-83.
2. 张国山,刘晓敏,许志强. 基于HOG特征和SRC的人脸识别方法[J]. 电子技术应用,2021,47(03):95-99.
3. 王伟,周激流. 基于改进HOG特征和PCA的人脸识别算法[J]. 计算机应用研究,2020,37(06):1832-1836.
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