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基于深度学习的身份识别系统设计与实现任务书

 2020-04-12 16:13:07  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

身份识别在安检、刑侦等领域有重要作用,对图像和视频中的人物进行身份识别和验证,这将涉及到人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别等方面。

深度学习技术以其强大的表示能力,在图像识别领域表现出很高的识别率,将二者结合,利用边缘检测、图像分割、目标定位、目标识别等深度学习算法在图像或视频中提取和处理相关特征,如对面部、指纹、虹膜等特征进行定位、提取和识别,并与已有特征数据进行比对,达到对目标身份的有效判别,实现自动化和智能化的身份识别系统。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)查阅参考文献15篇以上(其中近5年外文文献不少于3篇);

(2)完成开题报告;

(3)研究深度学习的相关算法,并实现人体特征提取和识别方法的仿真和实验测试;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)第1-3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。

(2)第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译。

(3)第6-9周:编程实现系统设计,并进行测试分析。

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4. 主要参考文献

[1] 尹宝才,王文通,王立春. 深度学习研究综述. 北京工业大学学报,2015,1:48-59.

[2]吴震东,王雅妮,章坚武. 基于深度学习的污损指纹识别研究. 电子与信息学报,2017,39(7):1585-1591.

[3] sun yi, et al. hybrid deep learning for faceverification[j]. ieee transactions on pattern analysis and machineintelligence, 2016,38(10):1997-2009.

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