1. 毕业设计（论文）主要内容：

随着多媒体技术的发展，人脸图像在各种领域中起着越来越重要的作用。人脸识别技术得到广泛研究和开发，成为近30年内模式识别和图像处理中最热门的研究课题之一，而人脸检测是人脸识别的首要环节。支持向量机作为通用的机器学习方法，具有坚实的统计学习理论基础，实际应用效果好，使用方便，模型参数较少，在图像、视频、声音、文本等不同领域得到了广泛的应用。本设计拟进行人脸检索系统的设计，将应用支持向量机技术实现人脸检索系统。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、 查阅不少于15篇的相关资料，其中近五年外文文献不少于3篇，完成开题报告；

2、学习机器学习与支持向量机的相关知识；

3、 利用支持向量机设计人脸检索系统；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1-2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第3-4周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

第5-8周：编程实现算法和系统，并进行仿真调试。

4. 主要参考文献

[1]batchnormalization:accelerating deep network training by reducing internal covariateshift. ioffe s，szegedy c. computer science . 2015

[2]facenet:aunified embedding for face recognition and clustering. schroff f，kalenichenko d，philbin j. computer visionand pattern recognition (cvpr) . 2015

[3]deepcompression:compressing deep neural networks with pruning，trained quantization and huffman coding. han s，mao h，dally w j. fiber . 2016