1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和人工智能的迅猛发展，人脸识别技术凭借其便捷性和安全性，在身份验证、移动支付、安防监控等领域得到越来越广泛的应用。
Android平台作为全球最大的移动操作系统之一，拥有庞大的用户群体和广泛的应用场景，这使得面向Android平台的人脸识别技术研究具有重要的现实意义。
然而，传统的基于手工特征的人脸识别方法在处理光照变化、姿态多样性、遮挡等复杂环境因素时存在局限性。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术已经从实验室走向了实际应用，深度学习的出现大大提高了人脸识别的精度。
当前，深度学习与人脸识别的结合研究成为学术界和工业界的热门方向。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对Android平台人脸识别面临的挑战，研究基于深度学习的人脸识别算法，设计并实现一个面向Android平台的深度学习人脸识别系统。
1. 主要内容
1.深度学习人脸识别算法研究:研究适用于移动设备的轻量级深度学习人脸识别模型，包括模型压缩、模型加速等技术，以提升模型在Android平台上的运行效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究、工程实践相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.调研与分析阶段:深入调研国内外深度学习人脸识别算法和Android平台人脸识别技术的最新进展，分析现有方法的优缺点，以及Android平台人脸识别应用的需求和挑战，为本研究提供理论基础和方向指引。
2.系统设计与实现阶段:根据调研结果，设计面向Android平台的深度学习人脸识别系统架构，确定系统功能模块和技术路线。
选择合适的深度学习框架和人脸识别模型，并对模型进行压缩和优化，以适应Android平台的资源限制。
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.轻量级深度学习模型研究:针对Android平台资源受限的特点，研究轻量级深度学习人脸识别模型，通过模型压缩、模型剪枝、知识蒸馏等技术，降低模型的计算量和参数量，提升模型在移动设备上的运行效率，同时保证模型的识别精度。
2.Android平台人脸识别系统优化:针对Android平台的特点，对人脸识别系统进行优化，包括采用多线程技术提高人脸检测和特征提取的速度，使用GPU加速深度学习模型的推理过程，优化内存管理策略降低系统资源占用等，以提高系统的实时性和鲁棒性。
3.特定场景人脸识别数据集构建:针对特定应用场景，如戴口罩人脸识别、跨年龄人脸识别等，构建高质量的人脸识别数据集，并利用迁移学习等技术，提升模型在特定场景下的识别精度。
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）
## 参考文献
[1] 孙霖，刘越，邓小明，等.基于深度学习的人脸识别综述[J].计算机学报，2015,38(7):1331-1348.
[2] 陆路，谭台哲.深度学习人脸识别技术综述[J].计算机应用，2017,37(2):350-358.
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