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显著的进步。
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，难以满足一些实时性要求高、计算资源受限的应用场景。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，近年来取得了显著的进展。
现有的方法主要分为两大类：基于几何特征的方法和基于统计学习的方法。
基于几何特征的方法主要利用人脸的几何形状信息进行识别，如PCA、LDA等；基于统计学习的方法则将人脸图像看作高维向量，通过学习样本的分布特征进行识别，如SVM、神经网络等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容是研究协同表示与线性回归相结合的人脸识别方法，并通过实验验证该方法的有效性。
1. 主要内容
1.研究协同表示和线性回归的基本原理及其在人脸识别中的优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法进行。
首先，对协同表示和线性回归的基本原理进行深入研究，分析其在人脸识别中的优缺点，为方法设计奠定理论基础。
其次，设计一种有效的协同表示与线性回归相结合的人脸识别方法，包括特征提取、分类器构建、模型训练等关键步骤，并通过数学推导给出算法流程。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将协同表示与线性回归两种方法有机地结合起来，构建了一种新的人脸识别方法。
1.方法创新:提出了一种新的基于协同表示和线性回归的人脸识别方法，该方法能够充分利用训练样本的信息，并通过线性模型进行快速分类。
2.性能提升:通过实验验证，所提方法在识别率、运行时间等方面优于现有一些人脸识别方法。
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. 刘青山，李春光，曾致远，等. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 软件学报, 2021, 32(9): 2563-2590.
2. 杨俊, 高文. 基于Fisher判别字典的人脸识别[J]. 中国科学:信息科学, 2010, 40: 105-115.
3. 王勇, 周良, 谢刚, 等. 基于协同表示和稀疏表示的人脸识别算法[J]. 光学精密工程, 2012, 20(7): 1673-1680.
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