1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网技术的快速发展以及智能手机的普及，人脸识别技术作为一种安全可靠的生物特征识别技术，在移动应用领域展现出巨大的应用潜力。
Android系统凭借其开放性和强大的生态系统，成为移动设备的主流操作系统，为开发基于人脸识别的移动应用提供了良好的平台。
本选题旨在研究和实现一款基于Android平台的人脸识别软件，探索人脸识别技术在移动终端上的应用，具有一定的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术作为一个重要的研究方向，近年来取得了显著的进展，涌现出许多优秀的研究成果和商业应用。
1. 国内研究现状
国内在人脸识别领域的研究起步较晚，但发展迅速，在算法研究、数据库建设和应用开发等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题旨在设计和实现一款基于Android平台的人脸识别软件，主要研究内容包括：
1.人脸识别相关算法研究：-研究常用的人脸识别算法，包括人脸检测、特征提取和人脸比对等算法。
-选择合适的算法，并进行改进和优化，以提高识别精度和效率。
2.Android平台开发：-学习Android平台开发技术，包括界面设计、数据存储、摄像头调用等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤来完成：
1.文献调研阶段:收集和研读国内外人脸识别技术、Android平台开发、移动应用设计等相关领域的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及最新的技术动态，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析与系统设计阶段:对目标用户进行需求调研，明确软件的功能需求和非功能需求，并进行系统分析和设计，确定软件的架构、模块划分、数据结构以及算法选择等，为后续的软件开发提供蓝图。
3.软件开发阶段:按照系统设计方案，选择合适的开发工具和技术，进行软件编码和调试工作，并进行单元测试，确保每个模块的功能正常。
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.算法改进:在现有的人脸识别算法基础上，针对移动设备的特点和应用场景，对算法进行改进和优化，例如采用轻量级网络结构、模型压缩技术等，以提高算法在移动设备上的运行效率，同时保证识别精度。
2.Android平台优化:针对Android平台的特点，对软件进行深度优化，例如采用多线程技术、缓存机制等，以提高软件的运行速度和流畅度，提升用户体验。
3.安全性增强:在软件设计和开发过程中，充分考虑安全性问题，采用多种安全措施，例如数据加密、权限控制等，以保护用户的人脸信息和隐私安全。
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]孙冬梅,郭丽,王雪.Android移动终端人脸识别系统设计与实现[J].计算机应用与软件,2022,39(09):214-220 240.
[2]张帆,黄凯奇.基于深度学习的人脸识别综述[J].信息网络安全,2022(09):100-107.
[3]张浩,郭云飞,潘泉,等.基于MTCNN和MobileFaceNets的人脸识别[J].计算机工程,2022,48(08):211-217.
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