基于轻量级VGGNet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，近年来在身份验证、安全监控、人机交互等领域得到了广泛的应用。

然而，传统的人脸识别方法往往依赖于手工提取的特征，识别精度和效率有限。

随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络(cnn)的人脸识别方法取得了突破性进展，但其庞大的模型规模和计算量限制了其在资源受限设备上的部署。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习，特别是卷积神经网络(cnn)的快速发展，极大地推动了人脸识别技术的进步。

国内外学者在基于cnn的人脸识别方面进行了大量的研究，并在识别精度上取得了显著突破。

然而，传统的cnn模型，如alexnet、vggnet等，通常具有较大的参数量和计算复杂度，难以部署在计算资源和存储空间有限的移动设备或嵌入式系统上。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将针对vggnet模型进行轻量化设计，并将其应用于人脸识别任务。

主要研究内容包括以下几个方面：
1.vggnet模型分析：-分析vggnet模型的结构特点和优缺点，找出其计算瓶颈所在。

-研究vggnet模型在人脸识别任务上的性能表现，为后续的轻量化设计提供参考。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，利用深度学习框架（如tensorflow或pytorch）构建和训练轻量级vggnet模型。

具体步骤如下：
1.数据收集与预处理：收集公开的人脸数据集，例如lfw、casia-webface等，并进行数据清洗、对齐、归一化等预处理操作。

2.模型设计与实现：基于vggnet模型，利用深度可分离卷积、全局平均池化等轻量级网络结构设计技术，设计轻量级vggnet模型。

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.轻量级vggnet模型设计：针对人脸识别任务的特点，设计新的轻量级vggnet模型结构，在保证识别精度的同时，降低模型复杂度，使其能够在移动设备或嵌入式系统上运行。

2.模型训练与优化策略：针对轻量级vggnet模型的特点，研究合适的训练策略和优化方法，进一步提高模型的性能。

3.实验设计与分析：在公开人脸数据集上进行充分的实验，对比分析不同轻量级vggnet模型的性能，并与其他先进的人脸识别方法进行比较，验证所提方法的有效性。

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. 邓小龙,王世刚,徐静,等. 基于轻量级卷积神经网络的人脸表情识别[j]. 电子技术应用,2021,47(10):139-143.

2. 张凯. 基于轻量级卷积神经网络的人脸识别算法研究[d]. 南京:南京邮电大学,2021.

3. 王明昊,焦斌,刘臻,等. 基于改进vggnet的人脸识别方法[j]. 计算机工程与应用,2022,58(15):170-176.