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基于卷积神经网络的活体人脸检测算法研究的任务书
一、选题背景
在数字化时代，人脸识别技术得到了广泛应用。然而，当人脸识别技术被恶意利用时，背后常常是伪造的面部信息。因此，活体人脸检测成为了重要的人脸识别技术之一。活体检测的目的是检测面部信息所代表的个体是否是真实存在的，能够有效防范人脸识别技术的滥用情况。在过去的几年中，深度学习技术取得了重大进展，为活体人脸检测提供了新的工具和方法。因此，本文研究基于卷积神经网络的活体人脸检测算法，界面友好、准确度高、工程容易应用的活体人脸检测系统应运而生。
二、研究目的和意义
本研究通过深入分析已有的活体人脸检测算法，提出了一种基于卷积神经网络的检测方案。研究目的是提高对面部信息真伪性的判断能力和检测准确度，使得现有的人脸识别技术更加可靠和精准，为社会安全事业做出努力。
三、研究内容和方法
1.研究内容
本文基于卷积神经网络的活体人脸检测算法，主要分为以下几个方面：
（1）通过收集市面上的活体人脸检测数据集，建立相应的深度学习模型；
（2）应用卷积神经网络提取面部的特征，建立人脸性质分类器；
（3）通过数据标签和模拟攻击检测，训练活体人脸检测模型，提高检测准确度和可靠性；
（4）利用对比实验方法和性能评估技术，评估检测模型的好坏和实用性。
2.研究方法
本文选用卷积神经网络作为主要的深度学习方法，采用Python作为主要的编程语言，基于开源的深度学习框架Tensorflow进行模型建立和训练。具体的研究方法如下：
（1）数据收集：收集市面上广泛使用的人脸数据集，如LFW、FERET、CASIA、3DMAD等已有的人脸数据库，构建包含真实和虚假的人脸数据集；
（2）数据预处理：对收集到的人脸数据进行归一化、尺度变换、光照处理等数据预处理；
（3）特征提取：利用卷积神经网络进行人脸特征提取，形成深度特征图，提高人脸性质的判断能力；
（4）构建分类器：基于提取的深层特征，建立人脸性质分类器，并且结合模拟攻击数据，训练和优化分类器；
（5）模型训练：利用训练数据集进行人脸活体检测模型的训练；
（6）性能评估：通过对比实验和相关性能评估指标，比较不同模型之间的优劣和实用性。
四、研究预期成果
本文主要的研究贡献和预期成果如下：
（1）建立了基于卷积神经网络的活体人脸检测算法，提高了对人脸面部真伪性的判断能力和检测精度。
（2）建立了包含真实和虚假人脸数据的数据集，优化了活体人脸检测模型的训练效果。
（3）对比评估了不同的活体人脸检测算法，提出了本文算法的优点和不足之处，为相关检测算法的改进提供了思路和方法。
（4）研究预计在实践中能够提高已有的人脸识别技术的精度和可靠性，具备较好的工程应用价值，为社会安全和信息安全的保障做出贡献。
五、进度安排
本研究计划按照以下进度进行：
第1-2个月：收集人脸数据集，对数据集进行归一化和预处理，并建立对应的训练集和测试集。
第3-4个月：建立卷积神经网络提取面部特征，并建立性质分类器；
第5-6个月：进行模拟攻击和真实攻击，检测数据集的可靠性，优化分类器和模型架构；
第7-8个月：建立基于卷积神经网络的活体人脸检测算法模型，并进行数据的训练和优化；
第9-10个月：设计性能评估指标，构建实验环境，比较和评估不同模型之间的优劣和实用性；
第11-12个月：总结研究成果，撰写学位论文和相关实验报告。
六、参考文献
[1]圣路易斯，PRATTSB.基于面部运动捕捉的三维头部姿势估计[J].光学工程和电子光学，2012，29（2）：227-232。
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[3]张玲莉，王璐瑶，朱飞燕.基于面部和手部动作的人机交互[J].电子测量与仪表，2017，36（3）：29-33。
[4]刘小锋，陈振华，申金辉.基于人脸姿态的面部表情识别研究[J].软件的学报，2019，30（7）：2117-2128。
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