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基于神经网络的人脸识别技术研究的开题报告
一、课题背景：
随着智能化、信息化的发展，人脸识别技术在社会生产和生活的各个领域得到了广泛应用。但是由于人脸特征较为复杂，传统的人脸识别技术往往难以达到高精度和高鲁棒性。而神经网络模型以其优异的非线性映射、模式识别和模型学习等特性逐渐成为人脸识别领域的研究热点之一。
二、研究目标：
本研究旨在针对人脸识别领域的现有问题，利用神经网络模型进行深入研究，提高人脸识别系统的精度和鲁棒性，提高系统的实际应用价值。
三、研究内容：
1.对人脸识别技术的现有问题进行分析，归纳出需要解决的主要问题。
2.研究神经网络模型在人脸识别中的应用，分析其优缺点并进行改进。
3.通过实验验证提出的神经网络模型的有效性和实用性。
四、研究方法：
1.文献研究法：综合阅读国内外相关文献，掌握研究前沿和现有成果，明确研究方向和问题。
2.理论分析法：对神经网络模型进行理论分析，解决研究问题中的技术难点。
3.实验研究法：设计和实现人脸识别系统，利用不同的神经网络模型进行实验验证，比较模型的性能和效果。
五、研究意义：
本研究将对人脸识别技术的发展和应用做出积极贡献，为提高人脸识别系统的精度和鲁棒性提供可靠的理论和技术支持；同时，研究成果还可以为其他领域的神经网络应用提供参考。
六、进度计划：
1.前期准备阶段（1个月）：收集和整理相关文献，明确研究方向和问题。
2.理论分析和模型设计阶段（2个月）：对神经网络模型进行理论分析，并提出改进策略；设计和实现人脸识别系统，并进行模型训练和测试。
3.实验验证和数据分析阶段（2个月）：利用实验数据对模型性能和效果进行评估和分析，与现有技术进行比较。
4.论文撰写和答辩准备阶段（1个月）：完成论文撰写，并准备答辩材料。
七、参考文献：
1. Schroff F, Kalenichenko D, Philbin J. FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering[J]. arXiv preprint arXiv:1503.03832, 2015.
2. Sun Y, Wang X, Tang X. Deep learning face representation by joint identification-verification[J]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014: 3693-3700.
3. Taigman Y, Yang M, Ranzato M, et al. DeepFace: Closing the gap to human-level performance in face verification[J]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014: 1701-1708.
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