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。
彩色人脸识别利用人脸图像的色彩信息，相较于传统的灰度人脸识别，能够提供更丰富的特征，有效提升识别性能。
因此，研究高精度、鲁棒性强的彩色人脸识别技术具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，人脸识别技术取得了显著进展，涌现出许多优秀的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸识别领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是基于半监督多视图不相关增量字典学习的彩色人脸识别技术，具体包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.彩色人脸图像多视图表示:研究如何有效地提取彩色人脸图像的多视图特征，例如颜色特征、纹理特征、形状特征等，并构建多视图特征表示。
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.深入研究彩色人脸识别的相关理论，包括半监督学习、多视图学习、不相关字典学习、增量字典学习等，为算法设计奠定理论基础。
2.构建基于半监督多视图不相关增量字典学习的彩色人脸识别模型，设计模型的结构、算法流程、参数设置等。
3.在公开的人脸数据库上进行实验，验证所提方法的有效性，并与现有的彩色人脸识别方法进行比较。
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.提出了一种基于半监督多视图不相关增量字典学习的彩色人脸识别模型，该模型能够有效地利用彩色人脸图像的色彩信息，提取更具判别性和鲁棒性的特征表示。
2.设计了一种新的半监督学习策略，能够充分利用少量标记样本和大量未标记样本的信息，提高模型的泛化能力。
3.提出了一种新的增量字典学习算法，能够使模型适应不断增长的数据，提高模型的可扩展性。
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. 基于多特征融合与字典学习的人脸表情识别[J]. 计算机应用与软件, 2022, 39(12): 214-220.
[2] 张洁, 周激流. 基于多视图深度字典学习的图像分类[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3312-3317.
[3] 彭献, 刘青山, 刘蓉, 等. 基于多视图多特征融合和增量字典学习的人脸识别[J]. 计算机应用, 2020, 40(S1): 263-267 272.
