基于卷积神经网络的人脸识别开题报告

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。

随着人工智能、深度学习等技术的快速发展，人脸识别技术取得了显著的进步，并在安防监控、身份验证、人机交互等领域得到越来越广泛的应用。

本选题旨在研究基于卷积神经网络的人脸识别方法，探索如何利用深度学习技术提高人脸识别的准确率、鲁棒性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术发展至今，经历了从传统方法到深度学习方法的转变。

早期的人脸识别方法主要依赖于人工设计的特征，如几何特征、纹理特征等。

这类方法易受光照、姿态、表情等因素的影响，识别精度有限。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，结合理论分析和仿真实验，对基于卷积神经网络的人脸识别方法进行深入研究。

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、研究热点和难点，以及卷积神经网络的基本原理和应用。

2.研究不同的人脸图像预处理方法，选择合适的算法对实验数据进行预处理，以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：
1.提出一种改进的卷积神经网络结构，用于提高人脸特征提取的效率和鲁棒性。

2.探索一种基于深度学习的人脸识别方法，结合人脸图像的多种特征信息，以提高人脸识别的准确率。

3.设计并实现一个人脸识别系统，并在实际场景下进行测试，验证系统的可行性和有效性。

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. 楼建弘,尹传环,林峰,等.基于卷积神经网络的人脸识别算法综述[j].计算机应用研究,2021,38(01):1-9 30.

2. 邓承志,李波,王晓峰.基于卷积神经网络的人脸识别研究综述[j].网络安全技术与应用,2020(10):146-148.

3. 黄飞,曾致远,彭春,等.基于卷积神经网络的人脸识别研究[j].计算机工程与应用,2020,56(13):11-21 35.