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毕业设计(论文)任务书课题名称LVQ神经网络对于人脸朝向识别的应用研究院（系）自动化与电气工程学院专业自动化姓名学号起讫日期2011.11-2012.6指导教师夏美娟2011年11月20日1一、毕业设计（论文）的内容和要求1．设计（论文）内容人脸识别技术是一个复杂的模式识别问题，越来越受到关注，识别技术也在不断发展，人脸的识别、检测、跟踪、定位是这类技术的热点，人脸识别是人脸应用研究中重要的第一步，目的是从图形中分割出不包括背景的人脸区域。人脸的复杂与背景的多样是这类问题的难点，人脸位置和状态在这其中是非常关键的因素，在实际中，大量图像和视频中人脸的位置、朝向和旋转角度都是不固定的，这使得人脸识别的难度大大增加，在这复杂实际问题中，人脸的朝向的判断与识别时解决人脸识别问题中很具有实际意义的工作。LVQ即学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法神经网络，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。本课题要求使用LVQ神经网络训练人脸的特征数据，得到模型对任一人脸图像的朝向进行识别。本课题可能的步骤如下：先提取人脸的特征向量；产生训练样本和测试样本；再用LVQ创建神经网络模型，该模型用训练样本进行训练调整权值；用测试样本对建立的人脸朝向识别模型进行验证，要求有较高的识别率。本课题要求使用LVQ神经网络的算法进行Matlab仿真，对人脸朝向进行有效的判断和识别。课题要求学生：1)搜集大量的人脸朝向的样本；2)熟练应用Matlab进行编程，建立的模型需要误差率小，是有效正确的；3)不断用样本对建立的模型进行检测，要求识别率高。本课题有一定的工作量和难度，要求学生有一定的神经网络理论基础并大量查阅文献，在此基础上进行研究和一定的创新。2．设计（论文）的基本要求1）熟练使用Matlab的工具箱组件建立系统2）掌握Matlab编程语言，并能用不同方法编写算法的相应的m文件3）建立的模型有较高的准确率4）完成毕业设计说明书（毕业论文）一份5）完成与毕业设计内容相关的英文翻译一份2二、毕业设计（论文）图纸内容及张数三、实验内容及要求3四、其他1.阅读中外文相关文献书籍15篇以上2.开题报告（或调研报告）打印；3.每周记录工作情况。4.答辩演示课件准备；5.论文编写为电脑文本，打印，装订；6.程序结果存光盘并提交。五、参考文献[1]熊伟清，何明等.一个人脸识别系统的设计与实现[J].计算机工程与设计，2004:11(25),1893-1896.[2]陈刚，戚飞虎.实用人脸识别系统的本征脸法实现[J1，计算机研究与发展，2001，38(2):170-176.[3]马永强,华宇宁.基于Labview/Matlab的人脸识别系统设计与实现[J].科技资讯，2007,(17).:15-16.[4]陈蕾;黄贤武.基于WT和LVQ网络的多姿态人脸识别［J］计算机工程，2006，32(21):47-49.［5］张德丰.MATLAB神经网络应用设计[M]．北京：机械工业出版社，2009.[6]於东军，徐蔚鸿等.基于神经网络的人脸自动识别[J].电子与信息学报,2003，25(9):1160～1167.[7]CHAID,NGANKN.Locatingfacialregionofaheadandshoulderscolorimage[C]//Proc3rdIEEEInternationalConferenceonAutomaticFaceandGestureRecognitionNara,Japan.1998:124-129.4六、毕业设计（论文）进程安排起讫日期设计（论文）各阶段工作内容备注11.21～11.25布置设计任务、学习基本知识11.26～12.10查阅人脸朝向识别的相关资料文献及翻译12.11～12.25学习认识Matlab软件与神经网络12.26～12.30修改完成开题报告开题12.31～4.5继续学习Matlab及神经网络工具用法4.6～4.30对人脸朝向特征值进行Matlab提取5.1～5.12用Matlab编程建立LVQ神经网络模型5.13～5.22对建立的神经网络模型进行训练和验证，修改代码5.23~6.1论文初稿写作，演示6.3之前提交所有毕业设计正式材料电子稿与打印稿6.3～6.5准备答辩6.6～6.12答辩答辩