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基于深度学习的视频人脸识别优化方法研究的开题报告
一、题目
基于深度学习的视频人脸识别优化方法研究
二、研究背景及意义
近年来，随着深度学习技术的不断发展和应用，人脸识别技术也得到了很大的发展。人脸识别技术可以应用到众多领域，如安保监控、金融支付等，需求十分广泛。而视频人脸识别技术对于实时监测的场景占据着重要地位，但对于视频帧数据的处理、检测、识别及表征等过程都需要一定的算法优化手段。
传统的人脸识别技术有着很多的限制，无法达到高效率、高精度、高实时性的要求。而深度学习技术的引入，可以有效地提高人脸识别的精度和效率。因此，基于深度学习的视频人脸识别优化方法研究具有非常重要的意义。
三、研究内容
本研究将针对基于深度学习的视频人脸识别技术进行优化，主要研究内容包括：
1.视频帧数据的处理技术优化;
2.视频人脸检测算法以及视频中的人脸对齐和跟踪算法的优化;
3.基于深度学习的视频人脸识别算法的优化;
4.基于深度学习的视频人脸识别算法的性能评估。
四、研究方法
本研究采用理论研究和实验分析相结合的方法进行研究。在理论研究方面，对相关的深度学习技术、人脸识别算法进行系统的阅读、分析和总结；在实验分析方面，利用相关的算法工具包进行算法实现和调优，并运用评测标准进行性能评估。
五、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.视频帧数据的处理技术优化方案;
2.视频人脸检测算法以及视频中的人脸对齐和跟踪算法的优化方案;
3.基于深度学习的视频人脸识别算法的优化方案;
4.基于深度学习的视频人脸识别算法的实验评估报告;
5.相关论文数篇。
六、可能存在的问题和解决方法
在研究过程中，可能会出现的问题包括：
1.数据量不足，如何解决：本研究将通过收集视频数据，以及利用公开数据集进行研究。
2.实验可能存在的误差，如何解决：本研究将通过实验多次重复进行统计，以及对实验结果进行深度分析。
七、工作计划及时间安排
1.阶段一（2019年9月-2020年3月）：对国内外相关文献进行归纳总结，深入了解当前人脸识别技术的发展状况，确定研究优化算法的方向和内容，并进行算法的初步设计。
2.阶段二（2020年4月-2020年8月）：进一步完善算法，并进行实验分析和性能评估。撰写研究报告第一版。
3.阶段三（2020年9月-2021年1月）：在第一版的基础上，进行算法精细化调整，并进行相关论文撰写和知识产权申请。
4.阶段四（2021年2月-2021年6月）：提交研究报告，并进行答辩。
八、参考文献
1.陈功，周月平.深度学习与人脸识别[J].计算机应用与软件，2016（12）：315-317。
2.张波，尚雪山.基于深度学习的视频人脸识别技术研究[J].物联网世界，2018（7）：40-42。
3.刘昊然，赵宇佳.基于改进的人脸识别算法的实现[J].计算机工程与设计，2016（29）：3284-3286。
4.李晓明，刘岩，王旭东.基于人脸识别技术的视频监控系统优化设计[J].计算机科学与探索，2019（13）：2123-2129。