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、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
相较于传统的基于密码、指纹等方式的身份识别方法，人脸识别具有非接触性、便捷性、友好性等优势，更符合现代社会对安全、高效、智能的需求。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的人脸识别方法，探索如何利用深度学习技术提升人脸识别的准确率、鲁棒性和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术已经发展了几十年，从早期的几何特征提取方法到后来的统计学习方法，再到近年来兴起的深度学习方法，人脸识别技术不断取得突破。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸识别领域取得了许多重要成果。
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. 主要内容
1.深入研究人脸识别的发展历史、研究现状及未来趋势，重点关注基于深度学习的人脸识别方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，将进行文献调研，深入了解人脸识别技术的发展历程、研究现状和未来趋势，重点关注基于深度学习的人脸识别方法，并对现有方法进行分析和比较，为本研究提供理论基础。
其次，将设计基于卷积神经网络的人脸识别模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.将探索新的卷积神经网络结构，以提高人脸识别在复杂环境下的鲁棒性。
这可能包括设计新的卷积层、池化层或激活函数，或者组合不同的网络结构。
2.将研究新的损失函数或改进现有的损失函数，以提高人脸识别的精度。
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,徐慧,郭璠,等.基于深度学习的人脸识别综述[J].计算机应用研究,2021,38(02):321-328 336.
2. 邢旺,郭文强,张洁玉.基于卷积神经网络的人脸识别研究进展[J].计算机工程与应用,2021,57(23):1-12 21.
3. 山世光,郭恒,赵启军,等.人脸识别技术发展综述[J].电子学报,2021,49(02):413-425.
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