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基于TensorFlow的人脸识别研究开题报告

 2020-02-20 08:14:44  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 生物识别现状分析

在如今的信息化时代,人们对于个人信息的保密尤为重视。但在互联网迅速发展的今天,方便快捷的服务又是人们所向往的生活。如何在保证个人信息不被盗取的前提下,最大可能的方便人们的日常生活成为如今最大的挑战。因此,包含人脸识别在内的一系列生物识别技术应运而生。下面将分几个方面论述一下人脸识别技术在当前的发展状况。

第一,指纹。现在指纹的应用可以说是比较成熟了,尤其在人们最为熟悉的手机制造业。目前带有指纹识别的智能手机占据了大部分市场,随着技术的不断进步,屏下指纹识别成为了新一波潮流。指纹的唯一性比较强,成本也比较低,但由于指纹的识别是静态图片之间进行对比验证,所以还是很容易被指纹贴等工具破解,因此生物识别技术需要其他的技术来进行补充。

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2. 研究的基本内容与方案

主要研究内容及目标如下:

(1)对tensorflow进行正确的gpu版本配置;

(2)对目标人脸进行训练,首先识别出镜头中是否有人脸;

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3. 研究计划与安排

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

第3-6周:完成英语论文翻译和熟悉原理、方法和软件。

第7-9周:完成模型设计。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] 杨子文. 基于深度卷积神经网络的人脸识别研究. 广西师范大学 2017.

[2] 张琦, 燕娜, 王珂,赵培之. 基于卷积神经网络的人脸识别研究.中国新通信, 2018,20(18):1-13.

[3] 余凯,贾磊,陈雨强,等. 深度学习的昨天、今天和明天[j]. 计算机研究与发展,2013,(9).

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