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基于一种改进的卷积神经网络的非受控场景下人脸识别的开题报告
一、研究背景
人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域，例如安全防范、身份验证、考勤管理等等。在以往的人脸识别算法中，卷积神经网络（CNN）已经表现出了较好的性能，但是在非受控场景下的人脸识别中存在着许多挑战，如大角度旋转、遮挡、光照不足等问题。为了提高非受控场景下人脸识别的准确率，研究者们一直在探索新的方法和算法。
二、研究目的
本研究旨在基于一种改进的卷积神经网络，提出一种新的非受控场景下的人脸识别方法，以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
三、研究内容和方法
1.研究内容：
（1）综述人脸识别技术的发展历程以及目前主流的算法；
（2）分析非受控场景下人脸识别所面临的挑战；
（3）提出基于一种改进的卷积神经网络的人脸识别算法，包括数据预处理、特征抽取、分类等步骤；
（4）通过实验验证算法的准确率和鲁棒性。
2.研究方法：
（1）了解相关文献，对人脸识别技术的发展历程、现状、以及前沿的研究进行综述；
（2）针对非受控场景下人脸识别的问题，结合改进的卷积神经网络进行算法设计和优化；
（3）使用公开数据集进行实验验证并分析实验结果；
（4）对比该算法与其他人脸识别算法，并进行性能评估。
四、预期成果和意义
本研究预期得到一种基于改进的卷积神经网络的非受控场景下人脸识别算法。在公开数据集上进行实验，验证算法的准确率和鲁棒性，并与其他算法进行性能比较。该研究可提高非受控场景下人脸识别的准确率和鲁棒性，具有实际应用价值。