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二维人脸识别方法研究的开题报告

一、研究背景与意义

随着人们对生物识别技术的需求日益增加，二维人脸识别技术作为一种不依赖特

殊设备，且便于实现的生物特征识别技术，得到了广泛的应用。但是在实际应用中，

人脸在不同光照、表情、角度等方面的变化，以及遮挡、噪声等因素的影响，都会导

致识别准确率下降。

因此，针对这些问题，需要对二维人脸识别方法进行深入研究，提高其稳定性和

准确率，进一步推广和应用。

二、研究内容

本文拟研究的内容为基于深度学习的二维人脸识别方法。通过对人脸图像进行预

处理，提取人脸特征并建立特征向量，再使用深度学习模型进行训练和识别。具体包

括以下几个方面：

1.二维人脸图像的预处理：提取人脸区域、对齐、去除噪声等步骤，保证后续特

征提取的精确度。

2.人脸特征的提取：通过卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，提取人脸图像

的特征向量，建立特征库。

3.人脸识别算法的优化和改进：优化和改进深度学习模型，在处理不同光照、表

情、角度等因素的影响时能够保证识别准确率的稳定性。

4.实验验证及结果分析：对本文提出的二维人脸识别方法进行实验验证，比较其

识别效果和其他方法的差异。

三、研究方法和流程

本文采用以下研究方法和流程：

1.收集相关数据集，进行数据预处理，对图像进行去噪、对齐等操作。

2.基于深度学习方法，建立卷积神经网络模型，用于提取人脸特征向量，并建立

特征库。

3.优化深度学习模型，在处理不同光照、表情、角度等因素的影响时能够保证识

别准确率的稳定性。

4.实验验证及结果分析：评估所提出方法的识别精度，比较其与其他方法的差异。

四、研究预期结果

本文预期结果为：

1.建立了基于深度学习的二维人脸识别方法，较大提高识别准确率。

2.对识别准确率波动大的局限性进行优化改进，保证识别准确性和稳定性。

3.实验验证所提出方法的有效性，比较其与其他方法的差异。