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，随着深度学习的兴起，人脸识别技术取得了突破性进展。
然而，深度学习方法通常需要大量的训练数据，且模型复杂度高，难以满足实时性和轻量化的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术发展迅速，特征提取作为其关键步骤，一直是研究的热点。
近年来，局部非负矩阵分解（LNMF）作为一种新兴的特征提取方法，受到了国内外学者的广泛关注。
#国内研究现状国内学者在LNMF人脸识别方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：
1.研究LNMF的基本原理和算法:深入研究LNMF的数学模型、目标函数以及常用的优化算法，分析其在特征提取方面的优势和局限性，为后续研究奠定理论基础。
2.探索LNMF在人脸特征提取中的应用:研究如何将LNMF应用于人脸图像的特征提取，包括图像预处理、LNMF分解、特征提取等步骤，并探讨不同LNMF算法对特征提取效果的影响。
3.研究基于LNMF的人脸识别方法:设计基于LNMF的人脸识别系统，包括特征匹配、分类器选择等，并对系统性能进行评估，分析LNMF在人脸识别中的有效性和鲁棒性。
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.理论研究阶段:深入研究LNMF的基本原理、算法流程以及相关理论知识，分析其优缺点，为后续算法设计和实验提供理论指导。
阅读相关文献，了解国内外在LNMF人脸识别方面的研究现状，为本研究提供参考。
2.算法设计与实现阶段:根据人脸识别的特点，设计基于LNMF的人脸特征提取算法，并选择合适的参数，优化算法性能。
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.改进LNMF算法:针对现有LNMF算法的不足，探索改进策略，例如引入新的约束条件、设计新的目标函数等，以提高算法的效率、鲁棒性或精度。
2.结合其他特征提取方法:研究LNMF与其他特征提取方法（如PCA、LDA、深度学习特征等）的有效结合方式，充分利用不同方法的优势，以获得更具discriminative的人脸特征表示，进一步提高人脸识别的性能。
3.探索LNMF在特定场景下的应用:针对人脸识别中的特定挑战，例如光照变化、姿态变化、遮挡等，研究如何在LNMF框架下进行有效处理，提高算法在复杂场景下的鲁棒性。
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] 张凯. 基于稀疏表示和深度学习的人脸识别方法研究[D]. 南京: 南京理工大学, 2018.
[2] 杨文静, 刘青山, 王士刚, 等. 基于卷积神经网络和局部保持投影的人脸识别[J]. 光学学报, 2022, 42(11): 1110001.
[3] 刘华文, 刘丽, 屈凌燕. 基于局部保持投影和稀疏表示的人脸识别[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 168-173.
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