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四川大学论文开题报告:基于深度学习的人脸识别技术研究

来源:www.hitechautocare.net 时间:2024-05-13 10:02:14 作者:生辉论文网 浏览: [手机版]

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四川大学论文开题报告:基于深度学习的人脸识别技术研究(1)

一、研究背景

  着人工智技术的不断发展,人脸识别技术已经成为了当今社会中不可或缺的一部来源www.hitechautocare.net。人脸识别技术可应用于安防、金融、教育等多个领域,其中最为典型的应用就是人脸门禁。然,传统的人脸识别技术存在着一些问题,光线、表情、姿态等因素的影响,导致识别准确率低下。因此,何提高人脸识别的准确率成为了当前研究的热点之一来自www.hitechautocare.net

四川大学论文开题报告:基于深度学习的人脸识别技术研究(2)

二、研究目的

本研究旨在深度学习技术,提高人脸识别的准确率,解决传统人脸识别技术存在的问题,从实现更为精准的人脸识别。

三、研究内容

本研究将采用深度学习技术,过构建卷积神经网络(CNN)模型,对人脸图像进行特征提取和类。具体包括下内容:

  1. 人脸图像的数据预处理:对原始图像进行裁剪、放、灰度化等操作,提高图像的质量生辉论文网www.hitechautocare.net

  2. 构建CNN模型:过卷积层、池化层、连接层等构建CNN模型,实现对人脸图像的特征提取和类。

  3. 模型训练与优化:采用反向传播算法对CNN模型进行训练,并过正则化、Dropout等技术对模型进行优化,提高模型的准确率。

4. 模型测试与评估:采用公开的人脸识别数据集进行测试和评估,比较本研究所提出的CNN模型与传统人脸识别技术的准确率差生+辉+论+文+网

四川大学论文开题报告:基于深度学习的人脸识别技术研究(3)

四、研究意义

  本研究的意义在于:

  1. 提高人脸识别的准确率,解决传统人脸识别技术存在的问题。

  2. 探索深度学习技术在人脸识别领域的应用,丰富深度学习技术在实际应用中的研究。

  3. 为人脸识别技术的发展提供新的思路和方法生_辉_论_文_网

五、研究计划

本研究计划于2021年9月开始,预计于2022年6月完成。具体计划下:

1. 第一阶段(2021年9月-2021年12月):完成人脸图像的数据预处理和CNN模型的构建。

  2. 第二阶段(2022年1月-2022年3月):完成CNN模型的训练和优化qdZ

3. 第三阶段(2022年4月-2022年6月):完成模型测试和评估,并撰写论文

六、参考文献

  [1] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[J]. Communications of the ACM, 2017, 60(6): 84-90.

[2] Taigman Y, Yang M, Ranzato M, et al. DeepFace: Closing the gap to human-level performance in face verification[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2014: 1701-1708.

[3] Sun Y, Wang X, Tang X. Deep learning face representation from predicting 10,000 classes[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2014: 1891-1898.

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