1. 本选题研究的目的及意义
人脸识别作为一种高效、便捷的身份验证技术，近年来在安防、金融、交通等领域得到越来越广泛的应用。
然而，随着应用场景的扩展和用户需求的提高，传统的人脸识别系统在识别精度、效率、安全性等方面仍面临诸多挑战。
本课题以设计一个高性能、高安全性的人脸识别系统为目标，深入研究人脸识别技术面临的关键问题，并提出相应的解决方案，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术作为生物特征识别领域的重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
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，在基础理论、关键技术、应用系统等方面取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.人脸图像预处理：针对人脸图像易受光照、姿态、表情等因素影响的问题，研究高效、鲁棒的人脸图像预处理算法，包括人脸检测、光照归一化、姿态矫正等，提高人脸识别的精度和鲁棒性。
2.人脸特征提取：研究轻量级的人脸特征提取网络模型，在保证识别精度的同时，降低模型计算复杂度，提升识别速度，使其能够满足实时应用需求。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、算法设计、系统实现和实验评估相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：查阅人脸识别技术相关的文献资料，学习和掌握人脸识别技术的基本原理、发展现状和最新研究成果，为后续研究奠定理论基础。
2.算法设计阶段：针对人脸识别系统中的关键问题，设计高效、鲁棒的人脸图像预处理算法、轻量级的人脸特征提取网络模型以及安全可靠的人脸识别系统架构。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的轻量级人脸特征提取方法，在保证识别精度的同时，降低模型计算复杂度，提升识别速度，使其能够满足实时应用需求。
2.设计一种基于多特征融合的人脸识别方法，结合人脸的全局特征和局部特征，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
3.研究人脸识别系统面临的安全威胁，提出相应的安全防护策略，构建安全可靠的人脸识别系统。
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. 楼建华, 徐慧, 陈佳. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 计算机应用研究, 2017, 34(10): 2905-2910.
2. 郭丽丽, 周鹏, 王永忠. 人脸识别技术综述[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(16): 1-11.
3. 张良, 张卫明, 张金林, 等. 深度学习在人脸识别中的研究进展与展望[J]. 软件学报, 2018, 29(12): 3621-3648.
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