面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別的設(shè)計(jì)與研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著智能手機(jī)在人們?nèi)粘Ｉ钪械钠占埃嫦蚴殖衷O(shè)備的人臉識(shí)別在移動(dòng)安全、移動(dòng)支付、人機(jī)交互等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。而在人臉識(shí)別的研究領(lǐng)域中，面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別受到了很多挑戰(zhàn)，如設(shè)備攝像頭品質(zhì)不均、光線變化等問題。因此，在設(shè)計(jì)與研究面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別算法時(shí)，需要考慮設(shè)備的特點(diǎn)，提高算法的魯棒性和識(shí)別準(zhǔn)確率。二、選題意義面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別的發(fā)展和應(yīng)用，可以有效提高移動(dòng)設(shè)備的安全性和便利性，促進(jìn)移動(dòng)支付和移動(dòng)醫(yī)療等領(lǐng)域的發(fā)展。在人機(jī)交互方面，實(shí)現(xiàn)面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別可以增加用戶的良好體驗(yàn)，提高交互的友好性和效率。因此，對(duì)設(shè)計(jì)與研究面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別算法具有重要意義。三、研究?jī)?nèi)容1.設(shè)計(jì)一種面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別算法，考慮設(shè)備攝像頭品質(zhì)不均、光線變化等因素，提高算法的魯棒性和識(shí)別準(zhǔn)確率。2.收集并構(gòu)建適合手持設(shè)備的人臉圖像數(shù)據(jù)庫，用于算法的訓(xùn)練和測(cè)試。3.實(shí)現(xiàn)算法在手持設(shè)備上的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性進(jìn)行性能評(píng)估和優(yōu)化。四、研究方法1.對(duì)已有的面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別方法進(jìn)行分析和總結(jié)，以期掌握其優(yōu)點(diǎn)和局限性。2.針對(duì)手持設(shè)備特點(diǎn)，設(shè)計(jì)適合該類設(shè)備的人臉識(shí)別算法，重點(diǎn)考慮算法的魯棒性和識(shí)別準(zhǔn)確率。3.收集人臉圖像，并構(gòu)建適合手持設(shè)備的人臉圖像數(shù)據(jù)庫，用于算法的訓(xùn)練和測(cè)試。4.實(shí)現(xiàn)算法在手持設(shè)備上的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性進(jìn)行性能評(píng)估和優(yōu)化。五、預(yù)期結(jié)果1.設(shè)計(jì)一種面向手持設(shè)備的人臉識(shí)別算法，在魯棒性和識(shí)別準(zhǔn)確率方面具有優(yōu)越性。2.構(gòu)建適合手持設(shè)備的人臉圖像數(shù)據(jù)庫，并收集了一定規(guī)模的人臉圖像數(shù)據(jù)，用于算法的訓(xùn)練和測(cè)試。3.實(shí)現(xiàn)算法在手持設(shè)備上的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)，并在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率方面取得一定的性能提升。六、研究進(jìn)度安排1.調(diào)研相關(guān)的研究領(lǐng)域和技術(shù)，制定研究方案(1-2周)。2.收集適用于手持設(shè)備的人臉圖像數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)集(1-2周)。3.進(jìn)行算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，并對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化(2-3個(gè)月)。4.實(shí)現(xiàn)算法在手持設(shè)備上的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)(2-3個(gè)月)。5.對(duì)算法和系統(tǒng)進(jìn)行性能測(cè)試和優(yōu)化，并撰寫論文(1-2個(gè)月)。七、參考文獻(xiàn)1.Yan,T.,Chai,X.,Liu,R.,&Shen,J.(2020).Facerecognitionwithmobiledevices:Acomprehensivereview.ImageandVisionComputing,103960.2.Poleg,Y.,&Arandjelovic,R.(2018).CompactFaceRecognitiononMobileDevices.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,41(11),2661-2674.3.Zhang,J.,Xie,S.,Zhang,X.,&Liu,C.(2016).Multi-modalcompactbilinearpoolingforvisualquestionansweringandvisualgrounding.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,4570-4579.4.Chandran,V.,&Mohanty,S.(2019).Convolutionalneuralnetwo