计算机科学与技术专业开题报告范文模板：基于深度学习的人脸识别技术研究

论文开题报告

《基于深度学习的人脸识别技术研究》

一、研究背景与意义

人脸识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，随着深度学习技术的不断发展，人脸识别技术也取得了显著的进展。本文旨在通过深入研究深度学习在人脸识别中的应用，探讨其在提高人脸识别准确率、鲁棒性和效率方面的优势，为人脸识别技术的发展提供参考和指导。

二、研究内容与方法

本文拟通过对深度学习在人脸识别中的技术原理和算法进行系统梳理和分析，探讨深度学习在人脸特征提取、人脸检测和人脸识别等领域的具体应用。同时，结合实际案例和实验数据，验证深度学习在人脸识别中的有效性和可行性。研究方法主要包括文献综述、理论分析和实验验证。

三、研究创新点

本文的创新点主要体现在对深度学习在人脸识别技术中的应用进行深入研究和分析，探讨其在提高人脸识别准确率和效率方面的优势及适用性。通过结合实际案例和实验数据，验证深度学习在人脸识别中的有效性，为人脸识别技术的进一步发展提供新思路和方法。

四、研究预期成果

通过本人脸识别技术研究，预计可以在人脸识别准确率、鲁棒性和效率方面取得一定的提升，为人脸识别技术的应用和推广提供新的技术支持。同时，本文还将深入分析深度学习在人脸识别中的优势和不足，为进一步优化和改进人脸识别技术提供参考和借鉴。

五、研究进度计划

本文的研究进度计划包括文献综述、理论分析、实验设计和数据分析等环节。预计在第一阶段完成深度学习在人脸识别中的理论研究，第二阶段进行实验设计和数据采集，第三阶段进行数据分析和结果总结，第四阶段完成论文撰写和修改。

六、参考文献

[1] Schroff F, Kalenichenko D, Philbin J. Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering[M]. CVPR, 2015.

[2] Sun Y, Chen Y, Wang X, et al. Deep learning face representation from predicting 10,000 classes[M]. CVPR, 2014.

[3] Taigman Y, Yang M, Ranzato M, et al. Deepface: Closing the gap to human-level performance in face verification[M]. CVPR, 2014.