基于卷积循环神经网络的动态人脸识别方法的研究开题报告

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，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

与传统的静态人脸识别相比，动态人脸识别利用视频序列中丰富的人脸信息，能够有效克服光照变化、姿态变化、表情变化等因素的影响，具有更高的识别精度和鲁棒性，在安全监控、人机交互、身份认证等领域具有重要的应用价值。

近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn）在图像识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（cnn）的应用极大地推动了人脸识别技术的发展。

在静态人脸识别领域，基于深度学习的方法已经超越了传统方法，取得了突破性的进展。

然而，动态人脸识别由于其自身的复杂性和挑战性，仍然是一个活跃的研究领域。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容将集中于以下几个方面:
1.动态人脸识别关键技术研究:对动态人脸识别涉及的关键技术进行深入研究，包括人脸检测与跟踪、光照归一化、姿态校正、表情识别等，为后续的模型构建和实验分析奠定基础。

2.卷积循环神经网络模型构建:研究卷积神经网络和循环神经网络的基本原理和变体，设计一种适用于动态人脸识别的卷积循环神经网络模型，该模型能够有效地提取和融合人脸的空间特征和时间特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解动态人脸识别技术的发展现状、研究热点、主要方法和数据集，以及卷积神经网络和循环神经网络的基本原理和最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.模型设计与实现阶段：基于对动态人脸识别任务和卷积循环神经网络模型的分析，设计一种新颖的基于卷积循环神经网络的动态人脸识别模型，并利用深度学习框架（如tensorflow或pytorch）进行模型的实现。

3.实验验证阶段：选取公开的人脸数据库，构建实验环境，利用收集到的数据对所提出的模型进行训练和测试，通过实验结果分析不同模型结构、参数设置、训练策略对识别性能的影响，并与其他动态人脸识别方法进行比较分析，验证所提方法的有效性和先进性。

5. 研究的创新点

本研究预期在以下几个方面实现创新：
1.提出一种新颖的基于卷积循环神经网络的动态人脸识别模型:该模型将有效地融合人脸的空间特征和时间特征，并针对动态人脸识别的特点进行优化，以提高识别精度、鲁棒性和泛化能力。

2.探索有效的模型训练和优化策略:研究针对动态人脸识别任务的特定数据增强方法、损失函数设计和优化算法选择策略，以提高模型的性能。

3.在公开数据集上进行实验验证:选取具有挑战性的公开人脸数据库，对所提出的方法进行系统全面的评估，并与其他先进的动态人脸识别方法进行比较分析，以验证所提方法的有效性和先进性。

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. 刘青山，冯建江，史慧峰. 基于深度学习的人脸识别技术综述[j]. 自动化学报, 2016, 42(1): 1-22.

2. 孙哲南，唐俊，孟佳. 基于深度学习的人脸表情识别研究综述[j]. 计算机应用研究, 2019, 36(9): 2577-2583.

3. 张海军，程健，杨晨. 基于深度学习的动态人脸识别综述[j]. 信号处理, 2021, 37(11): 2133-2150.