1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和社会对安全防范需求的日益增长，人脸识别技术作为一种非接触式、便捷高效的生物特征识别技术，近年来在身份验证、安防监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力和广阔的市场前景。
人脸识别技术主要涉及人脸图像采集、人脸检测、人脸特征提取和人脸识别四个关键环节。
其中，人脸检测作为人脸识别的前提和基础，其性能优劣直接影响着后续人脸特征提取和识别的准确率和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术作为人工智能领域的重要研究方向之一，近年来受到了国内外学者和工业界的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在人脸识别领域取得了一系列重要进展，特别是在基于深度学习的人脸识别方面，涌现出一批优秀的科研成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.ERT和HAAR人脸检测算法研究：深入研究ERT和HAAR人脸检测算法的原理、实现方法以及优缺点，并通过实验对比分析两种算法在不同场景下的检测性能，为后续人脸识别系统的设计提供参考依据。
2.深度学习人脸识别算法研究：研究深度学习人脸识别算法的原理，分析常用的人脸识别卷积神经网络模型，例如AlexNet、VGGNet、ResNet等，并选择合适的模型进行人脸特征提取和识别。
3.基于ERT和HAAR的人脸检测系统设计与实现：设计并实现基于ERT和HAAR的人脸检测系统，主要包括人脸图像预处理、人脸区域定位、人脸图像特征提取等模块，并通过实验验证系统的性能，分析其优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人脸识别技术的发展历程、研究现状和未来趋势，重点关注ERT和HAAR人脸检测算法、深度学习人脸识别算法、人脸识别系统设计等方面的研究成果。
2.算法研究与选择阶段：深入研究ERT和HAAR人脸检测算法的原理、实现方法以及优缺点，并通过实验对比分析两种算法在不同场景下的检测性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.ERT和HAAR人脸检测算法与深度学习人脸识别算法的融合：将传统的ERT和HAAR人脸检测算法与深度学习人脸识别算法相结合，构建了一种新的人脸识别系统，以提高系统的识别效率和鲁棒性。
2.人脸识别系统的性能优化：针对ERT和HAAR人脸检测算法在复杂背景、光照变化、姿态多样等情况下鲁棒性不足的问题，以及深度学习人脸识别算法对计算资源要求较高的局限性，本研究将探索相应的优化策略，以提升系统的整体性能。
3.人脸数据集的构建和应用：针对特定应用场景，构建具有代表性的人脸数据集，用于训练和测试人脸识别模型，以提高系统的识别精度和泛化能力。
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] 谢晓亮,刘青松,黄杰,等. 基于改进YOLOv5s的轻量化人脸口罩佩戴检测方法[J]. 激光与光电子学报, 2023, 34(4): 0410005.
[2] 辛怡,刘辉,王智灵,等. 基于深度学习的人脸识别研究综述[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(11): 3201-3211.
[3] 张帆,王健,陈超. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 计算机科学与应用, 2021, 11(10): 2543-2557.
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