基于卷积神经网络的人脸识别系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸识别作为一种便捷、高效的身份验证方式，近年来在安全监控、人机交互、身份认证等领域展现出巨大的应用潜力。

相较于传统的身份识别方法，如密码、钥匙等，人脸识别具有非接触性、用户友好性和较高的准确率等优势，因此成为了当前人工智能领域的研究热点。

随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络(cnn)在图像处理领域的突破性进展，人脸识别技术取得了显著的进步。

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基于几何特征、统计学习等技术，但其识别精度和鲁棒性有限。

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逐渐成为主流。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.人脸识别技术研究:深入研究人脸识别的基本原理、发展历程、技术分类以及优缺点，分析现有主流人脸识别方法的性能和局限性。

2.卷积神经网络研究:重点研究cnn的基本原理、网络结构、训练方法以及在人脸识别中的应用。

分析不同cnn模型在人脸识别任务上的性能差异，选择合适的网络模型作为基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:查阅国内外相关文献，了解人脸识别和卷积神经网络的最新研究进展，分析现有方法的优缺点，为系统设计提供理论基础。

2.系统需求分析与设计:根据研究目标和应用场景，确定系统的功能需求和性能指标，设计系统的总体架构和各个模块的功能。

3.卷积神经网络模型选择与优化:根据人脸识别任务的特点，选择合适的cnn模型作为基础，并对其网络结构和参数进行优化，以提升模型的识别精度和效率。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点包括：
1.轻量级人脸识别模型:针对移动设备或嵌入式系统资源受限的特点，研究轻量级人脸识别模型的设计和优化方法，在保证识别精度的同时降低模型的计算复杂度和存储空间需求，提升模型的运行效率。

2.多特征融合的人脸识别:研究融合多种人脸特征（例如纹理特征、形状特征、深度特征等）的识别方法，以提高人脸识别在复杂环境下的鲁棒性。

3.基于对抗学习的人脸识别:引入对抗学习机制，生成更具挑战性的人脸样本，用于模型训练，以增强模型对不同光照、姿态、表情和遮挡的鲁棒性。

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] 孙哲南,展 skillfully,郭晓杰.深度学习在人脸识别中的研究进展与展望[j].计算机应用研究,2018,35(09):2577-2583 2606.

[2] 刘建伟,刘 丽,谢 鲲,等.基于深度学习的人脸识别关键技术综述[j].自动化学报,2016,42(09):1242-1260.

[3] 山世光,郭 恒,赵 启,等.人脸识别技术进展[j].中国科学:信息科学,2021,51(09):1491-1519.