基于卷积神经网络的人脸识别系统研究开题报告

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，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

传统的基于人工设计特征的人脸识别方法容易受到光照、姿态、表情等因素的影响，鲁棒性和识别精度有限。

而卷积神经网络(cnn)作为一种强大的深度学习模型，在图像识别领域取得了突破性进展，为解决人脸识别难题提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术的发展可以追溯到20世纪60年代，经历了从几何特征到统计学习，再到深度学习的演变过程。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的人脸识别方法成为了主流研究方向，并在识别精度和效率上取得了显著突破。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的研究内容主要包括以下几个方面：
1.人脸识别技术和卷积神经网络概述:对人脸识别技术的发展历程、研究现状进行概述，并介绍卷积神经网络的基本原理、发展历程和典型模型。

2.人脸识别系统的设计与实现:研究和选择合适的人脸检测算法，定位图像中的人脸区域。

研究和选择合适的卷积神经网络模型，用于提取人脸特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究与实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研:收集和阅读与人脸识别、卷积神经网络相关的国内外文献，了解该领域的最新研究进展、主要挑战和未来发展趋势。

2.技术选型:研究和比较不同人脸检测算法、卷积神经网络模型和人脸识别策略的优缺点，选择合适的技术方案进行系统设计和实现。

3.系统设计:确定系统的总体架构，设计人脸检测、特征提取、识别等模块的具体实现方案，选择合适的编程语言和开发平台。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点包括：
1.针对特定应用场景的人脸识别系统设计:将针对实际应用场景中存在的光照变化、姿态变化、遮挡等问题，设计更具鲁棒性的人脸识别系统。

2.基于改进卷积神经网络的人脸特征提取:研究改进现有的卷积神经网络模型或设计新的网络结构，以提升人脸特征提取的效率和有效性，提高系统的识别精度。

3.轻量级人脸识别模型研究:探索模型压缩、知识蒸馏等技术，在保证识别精度的同时降低模型复杂度，提升系统运行效率，使其能够部署在移动设备等资源受限的平台上。

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] 孙哲南,孙劲宇,徐慧,等.基于深度学习的人脸识别综述[j].计算机应用研究,2019,36(12):3553-3562.

[2] 刘闯,郭晓杰.基于深度学习的人脸识别方法综述[j].计算机应用,2018,38(s2):1-6.

[3] 张少华,李晓光.基于深度卷积神经网络的人脸识别方法[j].计算机科学,2017,44(s1):237-241.