基于卷积神经网络的人脸检测程序设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来取得了显著的进展，并在身份识别、安全监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

本选题旨在研究基于卷积神经网络的人脸检测程序设计，以提高人脸检测的效率和精度，并开发出具有实际应用价值的人脸检测系统。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸检测技术已经发展了几十年，早期的方法主要基于特征提取和模板匹配，例如haar特征、lbp特征等。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的人脸检测方法逐渐成为主流，并取得了突破性进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.卷积神经网络基础：研究卷积神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等，以及卷积神经网络在图像处理中的优势和应用。

2.人脸检测模型设计：研究不同卷积神经网络结构在人脸检测中的应用，设计并实现一种高效、准确的人脸检测模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，了解人脸检测技术的发展现状、卷积神经网络的原理和应用，以及现有的主流人脸检测算法和数据集。

其次，根据研究目标，设计并实现基于卷积神经网络的人脸检测模型，包括网络结构设计、参数设置、训练策略选择等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种改进的卷积神经网络模型，用于提高人脸检测精度和速度。

2.设计一种高效的人脸检测程序，并将其封装成易于使用的api接口，方便用户调用。

3.将所设计的模型和程序应用于实际场景，例如人脸识别、安全监控等，验证其在实际应用中的性能和价值。

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]张帆,郭茂祖,李志伟,等.基于深度学习的人脸识别技术综述[j].计算机应用研究,2020,37(02):321-327 334.

[2]黄凯奇,张涛,刘佳琪,等.基于深度学习的人脸检测方法综述[j].计算机应用研究,2020,37(01):1-10 24.

[3]徐慧,张凯,段艳杰,等.基于深度学习的人脸检测算法综述[j].电子学报,2020,48(09):1825-1840.