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，受到学术界和工业界的广泛关注。
然而，传统的人脸识别方法容易受到光照变化、姿态变化、表情变化等因素的影响，识别精度和鲁棒性有待进一步提高。
本选题旨在研究支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）在人脸识别中的应用，探索如何利用这两种机器学习方法提高人脸识别的准确率和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术研究历史悠久，从20世纪60年代开始，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，随着机器学习，尤其是深度学习技术的飞速发展，人脸识别技术取得了突破性进展，在精度和效率方面都达到了前所未有的高度，并广泛应用于安防、金融、交通等领域。
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
本研究将围绕支持向量机和卷积神经网络在人脸识别中的应用展开，主要内容包括：
1.人脸识别技术概述：介绍人脸识别的基本概念、流程和主要算法，以及人脸识别技术面临的挑战。
2.支持向量机在人脸识别中的应用：介绍支持向量机的基本原理，包括线性可分支持向量机、线性不可分支持向量机和非线性支持向量机，以及核函数的选择对支持向量机性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和系统设计相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人脸识别技术、支持向量机、卷积神经网络等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2.算法研究阶段：深入研究支持向量机和卷积神经网络的算法原理，分析其在人脸识别任务中的优势和局限性。
3.实验验证阶段：收集并整理人脸识别相关数据集，包括公开数据集和自行采集的数据集，并对数据集进行预处理，例如图像格式转换、人脸检测与裁剪等操作。
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.提出一种基于支持向量机和卷积神经网络融合的人脸识别方法，结合两种方法的优势，提高人脸识别的精度和鲁棒性。
2.研究不同特征提取方法对支持向量机和卷积神经网络人脸识别性能的影响，并提出一种有效的特征融合策略，进一步提升识别精度。
3.设计并实现一个人脸识别系统，并在实际场景中进行应用测试，验证系统的有效性和实用性。
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] 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社, 2016.
[2] 李航. 统计学习方法[M]. 清华大学出版社, 2012.
[3] 赵志峰, 陈勇, 张锐. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 软件学报, 2017, 28(6): 1443-1461.
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