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基于卷积神经网络的人脸识别开题报告

 2022-01-18 22:05:45  

全文总字数:1945字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着社会的进步与发展,个人信息的保护变得十分重要。传统的密码保护方式已经不再满足人们的需要,为此,进化出了多种多样,基于个人独特特征的密码形式,如指纹识别系统与人脸识别系统。而人脸识别系统因为具有仿造性低,信息采集方便等多种优势,成为了继指纹识别之后,大热的一项密码形式。而人脸识别技术,从根本上来说是对二维或者三维的图像识别技术,传统的图像识别技术在遇到多维度变化时,往往会遭遇维度灾难,也就是因数据爆炸增长带来计算量的几何级数的增长,因此传统的神经网络已经满足不了现有的图像识别所需的计算能力。而卷积神经网络则完美解决了这一问题。

卷积神经网络启发于视觉系统的结构,是一类特别设计用来处理二位数据的多层神经我网络,通过挖掘数据中空间上的相关性,减少网络中可训练参数的数量,其特有的网络中层次之间的紧密联系和空间信息,使其特别适用于图像的处理和理解,并且能够自动从图像中抽取相关特性进行学习。

因此,本课题提出,应用卷积神经网络于人脸识别系统中,进行效率更高,识别率更高的人脸识别技术。

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2. 研究的基本内容

基于LeNet-5网络模型为基础,设计多种不同的卷积神经网络模型,根据他们对数据的不同表现,找出最适合人脸识别的那个模型,并在此基础上进行优化处理,让一个模型能在多种数据前保持一致的识别效率。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

(1)2019年2月23日—2019年3月31日:查阅资料、学习和研究相关资料,熟悉软件仿真平台,填写任务书及开题报告;

(2)2019年4月1日—2019年5月4日:完成系统逻辑设计,编写软件代码,实验验证,提交中期检查,完成文献翻译和论文初稿;

(3)2019年5月4日—2019年5月8日:完成对图像的综合处理,撰写论文,论文查重等工作;

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4. 参考文献

[1]许可,卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[j],计算机应用技术,2012.4.30

[2]赵亚龙,基于卷积神经网络的三维人林识别研究[j],控制科学与工程,2014.12.21

[3]高薇,基于卷积神经网络算法的图像识别应用研究,西安文理学院学报,2019.1

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