基于TensorFlow的人脸识别研究开题报告

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，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

在安全监控、身份验证、人机交互等领域，人脸识别技术都有着巨大的应用潜力。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别方法取得了突破性进展，识别精度和效率不断提升。

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，从早期的几何特征提取到现在的深度学习方法，经历了巨大的进步。

近年来，深度学习技术在人脸识别领域取得了突破性进展，特别是卷积神经网络(cnn)的应用，significantly提高了人脸识别的精度。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于tensorflow的人脸识别方法，设计并实现一个人脸识别系统。

1. 主要内容

1.研究人脸识别的基本流程，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸比对等步骤。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.收集和整理相关文献资料，了解人脸识别技术的发展现状、tensorflow框架的特点以及相关研究成果。

2.学习和掌握tensorflow框架的基本概念、操作方法和编程技巧，为后续研究奠定基础。

3.研究不同的人脸识别模型，包括传统的基于特征提取的方法和基于深度学习的方法，并对比分析其优缺点。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.探索基于tensorflow的人脸识别方法，将深度学习技术应用于人脸识别领域，并对比分析不同模型的性能差异。

2.设计并实现基于tensorflow的人脸识别系统，该系统具有一定的实用价值，可以应用于实际场景。

3.对影响人脸识别性能的关键因素进行分析，为后续研究提供参考。

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.赵凯旋，叶 青，李 涛，等.基于改进center loss的人脸识别方法[j].电子学报,2018,46(11):2728-2734.

2.楼 建，尹 义，周 亮，等.基于tensorflow的改进型faster r-cnn模型人脸检测[j].计算机工程与应用,2020,56(17):164-170.

3.孙 霖，刘 鹏.基于tensorflow的轻量级人脸识别方法[j].计算机应用研究,2021,38(03):846-851.