基于神经网络的人脸识别及眼镜图像处理的研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸识别作为一种便捷高效的生物特征识别技术，近年来在身份验证、安全监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

然而，现实场景中人脸图像采集often受到光照变化、姿态差异、遮挡物等因素的影响，其中眼镜遮挡是较为常见且较为棘手的问题之一。

眼镜的遮挡会掩盖人脸的重要特征区域，导致识别精度下降，因此，研究如何有效处理眼镜图像，提升人脸识别系统的鲁棒性和准确性具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别和眼镜图像处理都是计算机视觉领域的热点研究方向，近年来取得了显著的进展。

1. 国内研究现状

国内学者在人脸识别领域展开了广泛的研究，并在一些关键技术方面取得了突破。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究主要围绕以下几个方面展开：
1.基于神经网络的人脸识别研究:深入研究卷积神经网络（cnn）等深度学习模型在人脸识别中的应用，探究不同网络结构、损失函数等对人脸识别性能的影响。

构建基于深度学习的人脸识别模型，并在公开数据集上进行训练和测试，评估模型的识别精度、鲁棒性等性能指标。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:深入研究人脸识别、神经网络、眼镜图像处理等相关领域的国内外研究现状、最新进展以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据集构建与分析:收集并整理相关的人脸图像数据集，包括包含眼镜遮挡的人脸图像以及无遮挡的人脸图像，并对数据集进行预处理，例如图像去噪、光照归一化等，以提高数据质量。

3.人脸识别模型构建:基于深度学习技术，构建人脸识别模型，并利用已构建的数据集对模型进行训练和优化。

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.基于深度学习的眼镜遮挡人脸识别研究:针对现有研究中对眼镜遮挡问题关注不足的现状，本研究将深度学习技术应用于人脸识别，并重点研究如何克服眼镜遮挡对识别精度的影响，以提高人脸识别系统的鲁棒性和实用性。

2.眼镜图像处理与人脸识别的融合:将眼镜图像处理技术与人脸识别技术相结合，构建一套完整的、对眼镜遮挡具有鲁棒性的人脸识别系统，并通过实验验证系统的有效性和实用性，为解决人脸识别中的遮挡问题提供新的思路和方法。

3.基于改进型深度学习模型的人脸识别:针对现有深度学习模型在处理复杂人脸图像、克服遮挡问题方面存在的局限性，本研究将探索改进型深度学习模型，以提高人脸识别系统的性能，例如研究基于注意力机制的深度学习模型、基于生成对抗网络的深度学习模型等。

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]张浩,周游,王鹏,等.基于深度学习的人脸识别综述[j].计算机学报,2017,40(6):1228-1248.

[2]刘青山,董秋雷,章毓晋.基于深度学习的人脸识别算法综述[j].计算机应用,2016,36(9):2565-2571.

[3]王晓华,李建民,王飞.基于深度学习的人脸识别方法研究[j].计算机工程与应用,2017,53(12):15-22.