1. 本选题研究的目的及意义
人脸识别作为一种便捷高效的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，传统的人脸识别方法容易受到光照变化、姿态差异、遮挡等因素的影响，识别精度和鲁棒性有待提升。
深度学习的兴起为解决这些问题提供了新的思路和方法，其强大的特征学习和表达能力能够有效克服传统方法的局限性，推动人脸识别技术取得突破性进展。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术发展至今，经历了从几何特征、统计学习到深度学习的演变。
近年来，深度学习凭借其强大的特征学习能力，极大地推动了人脸识别技术的发展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于深度学习的人脸识别算法，具体研究内容包括：
1.深入研究人脸识别的基本原理和方法，分析传统人脸识别方法的局限性，阐述深度学习应用于人脸识别的优势。
2.研究基于深度学习的人脸检测与关键点定位算法，探究不同网络结构和训练策略对算法性能的影响，提高人脸图像预处理的效率和精度。
3.研究基于深度度量学习的人脸识别算法，探索和改进损失函数以增强特征的判别性，构建更有效的深度神经网络模型，提高人脸识别的精度和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和结果分析相结合的研究方法。
1.文献调研阶段：深入研究人脸识别和深度学习领域的国内外研究现状，阅读相关文献，了解不同算法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段：根据研究内容，设计基于深度学习的人脸识别算法，并利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）实现算法，构建人脸识别模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于改进深度度量学习的人脸识别算法，通过设计新的损失函数或网络结构，提高人脸特征表达的判别性，提升人脸识别在复杂环境下的鲁棒性。
2.探索基于生成对抗网络的人脸识别算法，利用生成模型生成逼真的人脸图像，扩充训练数据集，解决人脸识别中数据不足的问题，提高模型的泛化能力。
3.结合实际应用场景，对人脸识别算法进行优化改进，构建高效、鲁棒的人脸识别系统，并进行应用推广。
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,展 skillfully,郭晓杰.深度学习在人脸识别中的研究进展与应用[J].计算机科学,2018,45(6):12-19,48.
[2] 刘闯,章毓晋.基于深度学习的人脸识别方法综述[J].电子学报,2019,47(9):1890-1902.
[3] 缪旭涛,王明文,程健.基于深度学习的人脸识别研究综述[J].计算机应用研究,2019,36(11):3201-3207,3213.
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