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。
相较于传统的基于人工设计的特征提取方法，深度学习凭借其强大的特征学习能力，在人脸识别领域取得了突破性进展，推动了人脸识别技术在安全监控、身份验证、人机交互等领域的广泛应用。
在安全监控领域，人脸识别技术可以帮助警方快速识别犯罪嫌疑人，提高办案效率；在身份验证领域，人脸识别技术可以用于银行卡、手机解锁、门禁系统等场景，提高安全性和便捷性；在人机交互领域，人脸识别技术可以用于表情识别、人脸动画等应用，提升用户体验。
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上世纪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。
近年来，深度学习技术的快速发展为解决人脸识别中的挑战性问题提供了新的思路和方法，极大地推动了人脸识别技术的进步。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深度学习人脸识别理论研究:深入研究卷积神经网络（CNN）的结构和原理，分析不同CNN模型在人脸识别任务中的优缺点，并探讨人脸识别中常用的损失函数、数据预处理方法以及模型评估指标。
2.人脸识别系统设计:根据人脸识别的应用需求，设计一个实用的人脸识别系统。
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方法，逐步深入地开展研究工作。
首先，进行文献调研，了解人脸识别技术的发展历史、研究现状和未来趋势，以及深度学习技术的基本原理和应用现状。
其次，研究不同深度学习模型在人脸识别任务中的性能表现，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.针对人脸识别中的挑战，例如姿态变化、光照变化、遮挡等，研究相应的解决方案，并优化模型性能。
例如，考虑使用多任务学习策略，将人脸姿态估计、光照估计等任务与人脸识别任务联合训练，以提高模型对这些挑战的鲁棒性。
2.探索轻量级人脸识别模型的设计与应用，以满足移动设备和嵌入式设备对人脸识别技术的需求。
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,徐常胜,蔡超.基于深度学习的人脸识别技术综述[J].计算机应用研究,2019,36(12):3553-3562.
2. 刘闯,宋晓宁,段艳杰,等.基于深度学习的人脸识别方法综述[J].智能系统学报,2019,14(04):650-662.
3. 郭晓锋,黎敏,刘丽.深度学习在人脸识别中的研究进展与展望[J].计算机科学,2017,44(S1):428-433.
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