1. 本选题研究的目的及意义
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在安全验证、身份识别、人机交互等领域得到越来越广泛的应用。
而神经网络作为一种强大的机器学习方法，在图像识别领域展现出巨大的潜力。
本选题旨在研究基于神经网络的人脸识别技术，对于提高人脸识别的准确率、鲁棒性和效率具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，人脸识别技术发展迅速，各种新方法和新技术不断涌现。
在国内外，基于神经网络的人脸识别技术已经成为研究热点，并取得了一系列突破性进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕基于神经网络的人脸识别技术展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：1.人脸识别技术概述：介绍人脸识别的背景、发展历程、应用领域以及面临的挑战。
2.神经网络基础：介绍神经网络的基本概念、模型结构、学习算法以及常用的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）、循环神经网络（RNN）等。
3.基于神经网络的人脸识别模型：重点研究基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型，探讨不同网络结构、参数设置对模型性能的影响，并进行模型优化和改进。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，了解人脸识别和神经网络的最新研究进展，为本研究提供理论基础。
2.模型构建阶段：选择合适的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），构建基于神经网络的人脸识别模型。
3.数据集准备阶段：收集和整理人脸图像数据，构建训练数据集和测试数据集，并进行数据预处理，如图像归一化、数据增强等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对人脸识别任务的特点，对现有神经网络模型进行改进和优化，以提高模型的识别精度和鲁棒性。
2.探索基于小样本学习的人脸识别方法，以解决人脸识别模型训练数据不足的问题。
3.结合人脸识别技术和活体检测技术，提高人脸识别系统的安全性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.孙哲南，展 skillfully，徐常胜. 基于深度学习的人脸识别综述[J]. 软件学报，2015，26(9)：2104-2116.
2.陆依舒，刘青山，陈才扣，等. 基于深度学习的人脸识别算法综述[J]. 小型微型计算机系统，2019，40(1)：1-11.
3.张凯，龚妙龙，张洪刚. 基于深度学习的人脸识别研究进展与展望[J]. 电子学报，2016，44(1)：168-177.
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