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基于改进深层网络的视频人脸识别研究的开题报告
一、题目
基于改进深层网络的视频人脸识别研究
二、研究背景
人脸识别技术已逐步由理论进入实际应用，尤其是在视频监控等领域中的应用越来越广泛。传统的人脸识别技术在应对大规模数据、不同角度、光照变化等方面仍然存在困难。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别技术取得了很大的进展，尤其是基于深层网络的人脸识别技术。
然而，基于深层网络的人脸识别技术仍然存在一些问题，如网络训练的困难、鲁棒性不足、模型深度过大等问题。为了进一步提高人脸识别技术的准确率和鲁棒性，需要进行更深入的研究，尤其是对深度模型的改进和优化。
三、研究目的
本课题旨在通过改进深层网络模型，提高视频人脸识别的准确率和鲁棒性。具体目标包括：
1.设计一种改进的深层网络模型，增强其对不同角度、光照等因素的适应能力；
2.提出一种新的特征表达方法，增强特征表达的一致性和可靠性；
3.采用大规模数据集对模型进行训练和测试，并与现有的深度学习模型进行比较和分析。
四、研究内容和方案
1.研究现有深度学习模型，分析其优劣势；
2.针对深度模型中存在的问题，提出相应的改进方案；
3.设计改进的深层网络模型，并在公开数据集上进行训练和测试；
4.分析和比较改进模型与现有深度学习模型在人脸识别任务上的表现。
五、研究方法
本课题主要采用以下研究方法：
1.文献综述法：对深度学习、人脸识别等领域的相关研究进行综述和分析，全面了解该领域的研究热点和趋势；
2.算法设计法：针对深度模型中存在的问题，提出相应的改进方案，并设计改进的深层网络模型；
3.试验研究法：采用公开数据集进行模型的训练和测试，并通过实验结果验证改进方案的有效性。
六、研究意义
本课题的研究结果对于进一步提高视频监控等领域中的人脸识别技术具有重要意义。优化深层网络模型，提高人脸识别的准确率和鲁棒性，可为公共安全、犯罪侦控等应用提供更加可靠的技术支持。
七、预期成果
1.设计一种改进的深层网络模型；
2.提出一种新的特征表达方法；
3.对模型进行训练和测试，并与现有的深度学习模型进行比较和分析；
4.发表学术论文1篇。
八、研究周期及预算
研究周期为1年，预算为20万元。
九、参考文献
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