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，在身份验证、安全监控、人机交互等领域有着广泛的应用前景。
近年来，深度卷积网络的出现极大地推动了人脸识别技术的发展，使得识别精度和效率都得到了显著提升。
然而，在实际应用场景中，光照变化、姿态变化、遮挡等因素都会对人脸识别性能造成很大影响。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度卷积网络人脸识别技术取得了显著进展，涌现出许多优秀的算法和模型。
同时，先验信息利用也成为提升人脸识别性能的重要研究方向。
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.人脸先验信息类型分析：-对现有的先验信息类型进行分类和总结，并分析不同类型先验信息对人脸识别的影响。
-重点关注人脸属性信息、姿态信息、光照信息和遮挡信息等对人脸识别具有重要影响的先验信息类型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，对人脸识别的相关理论基础、深度卷积网络模型、先验信息利用方法等进行深入研究，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论指导。
其次，根据研究目标和内容，设计融合先验信息的深度卷积网络人脸识别模型。
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.提出一种基于多类型先验信息融合的深度卷积网络人脸识别模型，有效地利用人脸属性信息、姿态信息、光照信息和遮挡信息等多种先验信息来提升人脸识别的准确率和鲁棒性。
2.探索将先验信息融入深度卷积网络的不同方法，并提出一种基于注意力机制的先验信息嵌入方法，能够自适应地选择对人脸识别有用的先验信息，并抑制无关信息的干扰。
3.设计一种新的损失函数，用于指导模型学习更加鲁棒的人脸特征表示，并提高模型对不同光照、姿态、遮挡等情况的适应能力。
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. 孙哲南,徐常胜,李济泽,等.基于深度学习的人脸识别技术综述[J].计算机学报,2021,44(07):1381-1409.
2. 郭晓锋,王丽娜,郭岩.基于深度卷积网络的人脸识别算法综述[J].计算机应用,2018,38(S2):1-7.
3. 张凯,刘丽,张卫明.基于深度学习的人脸识别研究综述[J].计算机工程与应用,2018,54(01):1-11.
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